Tether meluncurkan QVAC BotPsy pada hari Rabu sebagai agen AI untuk tugas-tugas sehari-hari di perangkat pribadi. Model ini berisi 800 juta parameter. Pengujian Tether menemukan bahwa BotPsy melebihi model-model pesaing yang memiliki hingga 2,5 kali lebih banyak parameter. BotPsy mencapai hasil terbaik dalam lima dari enam evaluasi penggunaan alat yang melibatkan lima model. Hasil-hasil tersebut menunjukkan bahwa asisten AI tidak perlu model yang sangat besar untuk melakukan tugas-tugas praktis.
BotPsy dapat menangani operasi multi-langkah yang melibatkan pengaturan ponsel, pesan, dan penjadwalan, berpotensi tanpa mentransfer informasi pribadi ke server cloud. Agen ini menentukan alat perangkat lunak apa yang diperlukan untuk suatu tugas, menjalankan perintah secara berurutan, dan beradaptasi ketika suatu operasi gagal. Tether menggambarkan sebuah tes pesan di mana BotPsy menghadapi Wi-Fi yang dinonaktifkan dan kotak masuk penuh. Tether mengatakan BotPsy mengaktifkan Wi-Fi, membebaskan cukup penyimpanan, dan mengirim pesan tersebut. Model dasarnya justru terus mengulangi operasi yang gagal.
Tether membangun BotPsy menggunakan arsitektur Alibaba's Qwen3.5-0.8B dan menyediakan pelatihan tambahan yang berfokus pada interaksi alat perangkat lunak. Parameter adalah nilai numerik yang dipelajari selama pelatihan, dan model dengan jumlah parameter lebih sedikit umumnya memerlukan lebih sedikit memori. Jumlah parameter yang lebih tinggi umumnya meningkatkan kinerja, dan model AI terkini saat ini memiliki triliunan parameter.
Dokumentasi teknis Tether memberikan skor 44,0% kepada BotPsy pada BFCL v4. BFCL v4 mengukur pemilihan dan eksekusi fungsi di berbagai tugas dan percakapan, menggunakan persentase keberhasilan terboboti di berbagai kategori penggunaan alat. Qwen3.5-0.8B yang mendasari mendapatkan skor 23,4% pada benchmark tersebut. Qwen3.5-2B yang lebih besar mencapai 37,7%.
BotPsy mencapai 58,7% di ACEBench, yang mengukur akurasi pemanggilan fungsi, termasuk pemilihan alat dan argumen yang diberikan ke alat. Model dasar mencapai 30,1% di ACEBench. Kompetitor dengan 2 miliar parameter mencapai 55,4%. Enam evaluasi Tether menghasilkan skor rata-rata 45,0% untuk BotPsy. Model Qwen yang lebih besar rata-rata 38,8% di seluruh evaluasi tersebut.
BotPsy memperluas QVAC, sebuah ekosistem AI yang sedang dikembangkan Tether di sekitar perangkat yang dikendalikan pengguna, bukan ketergantungan penuh pada infrastruktur cloud terpusat. Tether, perusahaan di balik USDT, stablecoin terbesar di dunia, sudah memiliki model QVAC lokal untuk penggunaan medis, terjemahan, dan pemrosesan suara. Tether memperkenalkan QVAC pada Mei 2025 sebagai alternatif terhadap layanan AI dari perusahaan teknologi besar. Tujuan jangka panjang Tether mencakup agen otonom yang dapat menggunakan aplikasi dan berpotensi melakukan pembayaran dengan Bitcoin dan USDT.
Tether menambahkan dataset pelatihan ilmu dan teknik yang berisi 41 miliar token pada Oktober 2025. Tether juga memperkenalkan QVAC Workbench, sebuah aplikasi untuk menjalankan model AI secara lokal. Awal tahun ini, Tether merilis software development kit untuk membangun aplikasi AI offline di berbagai sistem operasi seluler dan desktop. Tether juga mengembangkan QVAC MedPsy untuk tugas AI medis pada perangkat konsumen. Versi MedPsy dengan 1,7 miliar parameter melampaui MedGemma-27B milik Google di HealthBench Hard, yang menilai percakapan klinis realistis berdasarkan kriteria yang dikembangkan oleh dokter.
BotPsy kini tersedia sebagai model berbobot terbuka yang berlisensi Apache 2.0, memungkinkan pengembang untuk mengunduh, memodifikasi, dan mengintegrasikan model ke dalam aplikasi. Tether juga telah menyediakan versi terkompresi untuk mengurangi kebutuhan memori dalam penggunaan lokal. Tether belum memberikan tanggal peluncuran untuk asisten konsumen akhir yang menggunakan BotPsy. Kartu model yang dipublikasikan menyatakan bahwa rilis ini tidak mencakup kode pelatihan dan data pelatihan.