PANews 5月7日消息，Tether AI 研究团队发布医疗语言模型 QVAC MedPsy，可在智能手机、可穿戴设备等低算力终端本地运行，无需依赖云端。官方称，1.7B 参数模型在 7 个封闭式医疗基准测试中平均得分 62.62，较 Google MedGemma-1.5-4B-it 高 11.42 分，并在 HealthBench Hard 等临床场景中超越 MedGemma 27B。4B 版本在同组测试中得分 70.54，表现优于体量约大七倍的竞品，同时平均生成 token 数较可比系统减少至约三分之一至二分之一，降低推理成本与时延。模型提供 GGUF 量化版本，推荐 Q4_K_M 约 1.2GB（1.7B）与 2.6GB（4B），面向医院本地系统及移动端等隐私、延迟敏感场景部署。