1.7B小模型超越16倍大模型 彻底摆脱云端依赖

　　5月7日，据官方公告，USDT发行商Tether的AI研究团队推出QVAC MedPsy系列医疗语言模型。

　　该模型专为智能手机、可穿戴设备等低算力终端设计，无需依赖云端服务器即可运行。

　　该模型通过高效架构实现远超模型大小的性能表现：1.7B参数版本在七项封闭式医疗基准上平均得分62.62，超出Google MedGemma-4B达11.42分，并在HealthBench Hard等真实临床场景中击败参数量大近16倍的MedGemma-27B；

　　4B参数版本得分达70.54，全面超越更大模型，同时推理token消耗最高减少3.2倍，以量化GGUF格式发布（1.7B版本约1.2GB），适配移动与边缘部署。

　　TETHer CEO Paolo Ardoino表示，该产品可在医院本地、设备端直接处理敏感医疗数据，无需传输至云端，能够降低成本、延迟与隐私风险，挑战了“更大模型=更好性能”的传统假设，有望重塑医疗AI基础设施，推动本地化部署在全球尤其是欠发达地区的普及。