Tether, Çarşamba günü kişisel cihazlarda günlük görevler için bir AI ajanı olan QVAC BotPsy'yi tanıttı. Model, 800 milyon parametre içeriyor. Tether'in testleri, BotPsy'nin 2,5 kat daha fazla parametre içeren rekabetçi modelleri geçtiğini gösterdi. BotPsy, beş modeli içeren altı araç kullanımı değerlendirmesinin beşinde en iyi sonuçları elde etti. Bu sonuçlar, AI asistanların pratik görevleri gerçekleştirmek için çok büyük modellere gerek duymayabileceğini gösteriyor.
BotPsy, telefon ayarları, mesajlaşma ve zamanlama içeren çok adımlı işlemleri gerçekleştirebilir ve kişisel bilgilerin bulut sunucularına aktarılmasına gerek kalmadan bunu yapabilir. Ajan, bir görevin hangi yazılım araçlarını gerektirdiğini belirler, komutları sırayla çalıştırır ve bir işlem başarısız olursa uyum sağlar. Tether, BotPsy'nin Wi-Fi'nin devre dışı bırakıldığını ve kutusunun dolu olduğunu karşılaştığı bir mesajlaşma testini anlattı. Tether, BotPsy'nin Wi-Fi'yi etkinleştirdiğini, yeterli depolama alanı serbest bıraktığını ve mesajı gönderdiğini söyledi. Ancak temel model, başarısız bir işlemi tekrar tekrar yinelemeye devam etti.
Tether, BotPsy'yi Alibaba'nın Qwen3.5-0.8B mimarisini kullanarak oluşturdu ve yazılım-araç etkileşimi üzerine ek eğitim sağladı. Parametreler, eğitim sırasında öğrenilen sayısal değerlerdir ve daha az parametreye sahip modeller genellikle daha az bellek gerektirir. Daha yüksek parametre sayıları genellikle performansı artırır ve bugünün öncü AI modelleri trilyonlarca parametre içerir.
Tether'in teknik belgesi, BotPsy'ye BFCL v4 üzerinde %44,0 puan veriyor. BFCL v4, araç kullanım kategorileri boyunca ağırlıklı başarı yüzdesi kullanarak görevler ve sohbetler boyunca işlev seçimi ve yürütümünü ölçer. Temeldeki Qwen3.5-0.8B bu performans testinde %23,4 puan aldı. Daha büyük olan Qwen3.5-2B ise %37,7 puan elde etti.
BotPsy, işlev çağrısı doğruluğunu, araç seçimi ve araçlara verilen argümanları ölçen ACEBench'te %58,7 puan aldı. Temel model, ACEBench'te %30,1 puan aldı. 2 milyar parametreli rakip, %55,4 puan aldı. Tether'in altı değerlendirmesinde BotPsy'nin ortalama puanı %45,0 oldu. Daha büyük Qwen modeli, bu değerlendirmelerde ortalama %38,8 puan aldı.
BotPsy, Tether'in merkezi bulut altyapısına tamamen bağımlı olmak yerine kullanıcı kontrolündeki cihazlar etrafında geliştirdiği bir AI ekosistemi olan QVAC'ı genişletiyor. USDT, dünyanın en büyük stablecoin'i, arkasındaki Tether, QVAC'in tıbbi kullanım, çeviri ve konuşma işleme için yerel modellerine zaten sahip. Tether, QVAC'ı Mayıs 2025'te büyük teknoloji şirketlerinin AI hizmetlerine alternatif olarak tanıttı. Tether'in uzun vadeli hedefleri, uygulamaları kullanabilen ve potansiyel olarak bitcoin ve USDT ile ödeme yapabilen özerk ajanlar içermektedir.
Tether, Ekim 2025'te 41 milyar token içeren bir bilim ve mühendislik eğitim veri seti ekledi. Tether, AI modellerini yerel olarak çalıştırmak için QVAC Workbench adlı bir uygulama da tanıttı. Bu yılın başlarında, Tether, mobil ve masaüstü işletim sistemlerinde çevrimdışı AI uygulamaları geliştirmek için bir yazılım geliştirme kiti yayınladı. Tether, tüketici donanımlarında tıbbi AI görevleri için QVAC MedPsy'yi de geliştirdi. 1,7 milyar parametreli MedPsy sürümü, hekimler tarafından geliştirilen kriterlere göre gerçekçi klinik görüşmeleri değerlendiren HealthBench Hard üzerinde, Google'ın daha büyük olan MedGemma-27B'yi geçti.
BotPsy, Apache 2.0 lisansı altında açık ağırlıklı model olarak şimdi mevcuttur; geliştiriciler modeli indirebilir, değiştirebilir ve uygulamalara entegre edebilir. Tether, yerel kullanım için bellek gereksinimlerini düşürmek amacıyla sıkıştırılmış sürümleri de yayınlamıştır. Tether, BotPsy kullanılarak tamamlanmış bir tüketici asistanı için bir lanz tarihi sağlamamıştır. Yayınlanan model kartı, yayınlanan sürümün eğitim kodunu ve eğitim verilerini içermediğini belirtmektedir.