据 Tether 的 AI 研究团队称，公司今日推出 QVAC MedPsy 系列医学语言模型，旨在无需云依赖的情况下在智能手机和可穿戴设备上进行本地部署。该 1.7B 参数版本在七项医学基准测试中得分 62.62，在 HealthBench Hard 等临床场景下比 Google MedGemma-4B 高出 11.42 分，并且在 MedGemma-27B（规模更大 16 倍）之上。4B 参数版本达成 70.54，推理时的令牌（token）消耗量降低了 3.2 倍。模型以 GGUF 格式发布，约 1.2GB。借助这些模型，可在设备端完成医学数据处理，从而降低延迟、成本并减少隐私风险。
© 版权声明
免责声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为平台用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务，对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任，相关信息仅供参考。
本站尊重他人的知识产权、名誉权等法律法规所规定的合法权益!如网页中刊载的文章或图片涉及侵权，请提供相关的权利证明和身份证明发送邮件到qklwk88@163.com，本站相关工作人员将会进行核查处理回复
THE END
