Tether ra mắt tác nhân AI 800 triệu tham số vượt các đối thủ lớn hơn trong thử nghiệm của công ty

Tether hôm thứ Tư ra mắt QVAC BotPsy như một tác nhân AI dành cho các tác vụ hằng ngày trên thiết bị cá nhân. Mô hình này có 800 triệu tham số. Các thử nghiệm của Tether cho thấy BotPsy vượt các mô hình cạnh tranh có số tham số nhiều gấp 2,5 lần. BotPsy đạt kết quả tốt nhất trong 5 trên 6 bài đánh giá khả năng sử dụng công cụ, với sự tham gia của 5 mô hình. Những kết quả này cho thấy trợ lý AI có thể không cần các mô hình rất lớn để thực hiện những tác vụ thiết thực.

BotPsy có thể xử lý các thao tác nhiều bước liên quan đến cài đặt điện thoại, nhắn tin và lên lịch, có khả năng không cần chuyển thông tin cá nhân lên máy chủ đám mây. Tác nhân này xác định các công cụ phần mềm cần thiết cho một tác vụ, thực thi tuần tự các lệnh và điều chỉnh khi thao tác thất bại. Tether mô tả một thử nghiệm nhắn tin trong đó BotPsy gặp tình trạng Wi-Fi bị tắt và hộp thư đến đầy. Tether cho biết BotPsy đã bật Wi-Fi, giải phóng đủ dung lượng và gửi tin nhắn. Trong khi đó, mô hình nền tảng liên tục lặp lại một thao tác không thành công.

Tether xây dựng BotPsy dựa trên kiến trúc Qwen3.5-0.8B của Alibaba và bổ sung quá trình huấn luyện tập trung vào tương tác với công cụ phần mềm. Tham số là các giá trị số được mô hình học trong quá trình huấn luyện; các mô hình có ít tham số hơn thường cần ít bộ nhớ hơn. Số lượng tham số cao hơn thường cải thiện hiệu suất, và các mô hình AI tiên tiến nhất hiện nay có hàng nghìn tỷ tham số.

Tài liệu kỹ thuật của Tether ghi nhận BotPsy đạt 44,0% trên BFCL v4. BFCL v4 đánh giá khả năng lựa chọn và thực thi hàm trong các tác vụ và cuộc hội thoại, sử dụng tỷ lệ thành công có trọng số trên các nhóm sử dụng công cụ. Mô hình nền Qwen3.5-0.8B đạt 23,4% ở bài đánh giá này. Qwen3.5-2B lớn hơn đạt 37,7%.

BotPsy đạt 58,7% trên ACEBench, bài đánh giá độ chính xác khi gọi hàm, bao gồm việc chọn công cụ và các tham số được cung cấp cho công cụ. Mô hình nền đạt 30,1% trên ACEBench. Đối thủ có 2 tỷ tham số đạt 55,4%. Sáu bài đánh giá của Tether cho BotPsy điểm trung bình 45,0%. Mô hình Qwen lớn hơn đạt trung bình 38,8% trong các bài đánh giá này.

BotPsy mở rộng QVAC, hệ sinh thái AI mà Tether đang phát triển, tập trung vào các thiết bị do người dùng kiểm soát thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào hạ tầng đám mây tập trung. Tether, công ty đứng sau USDT, stablecoin lớn nhất thế giới, đã có các mô hình QVAC chạy cục bộ phục vụ y tế, dịch thuật và xử lý giọng nói. Tether giới thiệu QVAC vào tháng 5 năm 2025 như một lựa chọn thay thế cho các dịch vụ AI của những công ty công nghệ lớn. Các mục tiêu dài hạn của Tether bao gồm phát triển các tác nhân tự động có thể sử dụng ứng dụng và có khả năng thanh toán bằng Bitcoin và USDT.

Tether bổ sung một bộ dữ liệu huấn luyện về khoa học và kỹ thuật gồm 41 tỷ token vào tháng 10 năm 2025. Tether cũng giới thiệu QVAC Workbench, một ứng dụng chạy các mô hình AI cục bộ. Vào thời điểm sớm hơn trong năm nay, Tether phát hành bộ công cụ phát triển phần mềm để xây dựng ứng dụng AI ngoại tuyến trên các hệ điều hành di động và máy tính. Tether cũng phát triển QVAC MedPsy cho các tác vụ AI y tế trên thiết bị tiêu dùng. Phiên bản MedPsy 1,7 tỷ tham số vượt MedGemma-27B lớn hơn của Google trong bài đánh giá HealthBench Hard, vốn đánh giá các cuộc hội thoại lâm sàng thực tế dựa trên tiêu chí do bác sĩ xây dựng.

BotPsy hiện đã được cung cấp dưới dạng mô hình có trọng số mở theo giấy phép Apache 2.0, cho phép nhà phát triển tải xuống, chỉnh sửa và tích hợp mô hình vào ứng dụng. Tether cũng cung cấp các phiên bản nén để giảm nhu cầu bộ nhớ khi sử dụng cục bộ. Tether chưa đưa ra ngày ra mắt trợ lý tiêu dùng hoàn chỉnh sử dụng BotPsy. Thẻ mô hình được công bố nêu rõ phiên bản phát hành không bao gồm mã huấn luyện và dữ liệu huấn luyện.