TetherのAI研究チームによると、同社は本日、クラウドへの依存なしでスマートフォンやウェアラブル上でローカル実行するためのQVAC MedPsyシリーズ医療言語モデルを公開しました。1.7Bパラメータ版は7つの医療ベンチマークで62.62を記録し、GoogleのMedGemma-4Bを11.42ポイント上回り、さらにMedGemma-27B（16倍の大きさ）も、HealthBench Hardのような臨床シナリオで上回りました。4Bパラメータ版は70.54を達成し、推論時のトークン消費は3.2倍低くなりました。GGUF形式で約1.2GBとしてリリースされたこれらのモデルは、端末上で医療データを処理できるため、遅延、コスト、そしてプライバシー上のリスクを低減します。
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