PANewsは5月7日、Tether AIの研究チームが、クラウドに頼らずスマートフォンやウェアラブルなどの低処理能力デバイス上でローカルに実行できる医療言語モデルQVAC MedPsyをリリースしたと報じた。公式声明によると、1.7Bパラメータモデルは、7つのクローズド医療ベンチマークテストで平均スコア62.62を達成し、Google MedGemma-1.5-4B-itより11.42ポイント高く、HealthBench Hardなどの臨床シナリオでMedGemma 27Bを上回った。4Bバージョンは同じテストで70.54のスコアを獲得し、約7倍の規模の競合製品を上回り、同等のシステムと比較して生成されるトークンの平均数を3分の1から2分の1に削減し、推論コストとレイテンシを低減した。このモデルはGGUF量子化バージョンを提供しており、病院のローカルシステムやモバイルデバイスなど、プライバシーとレイテンシに敏感なシナリオでの展開には、Q4_K_Mが約1.2GB（1.7B）と2.6GB（4B）を推奨しています。