A Tether lançou o BotPsy QVAC na quarta-feira como um agente de IA para tarefas cotidianas em dispositivos pessoais. O modelo contém 800 milhões de parâmetros. Os testes da Tether descobriram que o BotPsy superou modelos concorrentes com até 2,5 vezes mais parâmetros. O BotPsy obteve os melhores resultados em cinco das seis avaliações de uso de ferramentas envolvendo cinco modelos. Esses resultados sugerem que assistentes de IA podem não exigir modelos muito grandes para realizar tarefas práticas.
BotPsy pode realizar operações em múltiplos passos envolvendo configurações de telefone, mensagens e agendamento, potencialmente sem transferir informações pessoais para servidores na nuvem. O agente determina quais ferramentas de software uma tarefa requer, executa comandos em sequência e se adapta quando uma operação falha. A Tether descreveu um teste de mensagens no qual o BotPsy encontrou o Wi-Fi desativado e uma caixa de entrada cheia. A Tether disse que o BotPsy ativou o Wi-Fi, liberou armazenamento suficiente e enviou a mensagem. O modelo subjacente, em vez disso, continuou repetindo uma operação mal-sucedida.
A Tether desenvolveu o BotPsy usando a arquitetura Qwen3.5-0.8B da Alibaba e forneceu treinamento adicional focado na interação com ferramentas de software. Parâmetros são valores numéricos aprendidos durante o treinamento, e modelos com menos parâmetros geralmente exigem menos memória. Contagens mais altas de parâmetros geralmente melhoram o desempenho, e os modelos de ponta de IA de hoje contêm trilhões de parâmetros.
A documentação técnica da Tether atribui ao BotPsy uma pontuação de 44,0% no BFCL v4. O BFCL v4 mede a seleção e execução de funções em tarefas e conversas, utilizando uma porcentagem de sucesso ponderada em categorias de uso de ferramentas. O Qwen3.5-0.8B subjacente obteve 23,4% nesse benchmark. O Qwen3.5-2B maior alcançou 37,7%.
BotPsy alcançou 58,7% no ACEBench, que mede a precisão de chamadas de função, incluindo a seleção de ferramentas e os argumentos fornecidos às ferramentas. O modelo base alcançou 30,1% no ACEBench. O concorrente de 2 bilhões de parâmetros alcançou 55,4%. As seis avaliações da Tether produziram uma pontuação média de 45,0% para o BotPsy. O modelo Qwen maior obteve média de 38,8% nessas avaliações.
BotPsy amplia o QVAC, um ecossistema de IA que a Tether está desenvolvendo em torno de dispositivos controlados pelo usuário, em vez de dependência total da infraestrutura centralizada em nuvem. A Tether, a empresa por trás do USDT, a maior stablecoin do mundo, já possui modelos locais do QVAC para usos médicos, tradução e processamento de voz. A Tether apresentou o QVAC em maio de 2025 como uma alternativa aos serviços de IA das principais empresas de tecnologia. Os objetivos de longo prazo da Tether incluem agentes autônomos que possam usar aplicativos e potencialmente realizar pagamentos com Bitcoin e USDT.
A Tether adicionou um conjunto de dados de treinamento em ciência e engenharia contendo 41 bilhões de tokens em outubro de 2025. A Tether também introduziu o QVAC Workbench, uma aplicação para executar modelos de IA localmente. No início deste ano, a Tether lançou um kit de desenvolvimento de software para construir aplicações de IA off-line em sistemas operacionais móveis e de desktop. A Tether também desenvolveu o QVAC MedPsy para tarefas de IA médica em hardware de consumo. A versão do MedPsy com 1,7 bilhão de parâmetros superou o maior MedGemma-27B do Google no HealthBench Hard, que avalia conversas clínicas realistas contra critérios desenvolvidos por médicos.
BotPsy já está disponível como um modelo de peso aberto licenciado sob Apache 2.0, permitindo que desenvolvedores baixem, modifiquem e incorporem o modelo em aplicações. A Tether também disponibilizou versões comprimidas para reduzir as necessidades de memória para uso local. A Tether não forneceu uma data de lançamento para um assistente consumidor final utilizando o BotPsy. O card do modelo publicado afirma que a versão liberada exclui o código de treinamento e os dados de treinamento.