Tether发布8亿参数AI模型，在6项评估中5项领先_新闻

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Tether发布8亿参数AI模型，在6项评估中5项领先

2026-11-12 05:54:30

稳定币发行商Tether发布手机端AI模型BotPsy

稳定币发行商Tether Limited于11日公开了名为“QVAC BotPsy”的、可在手机上运行的8亿参数人工智能（AI）模型。根据Tether的自我评价，BotPsy在六项测试中，有五项击败了参数量多2.5倍的对比模型。

基于工具调用的设计逻辑

Tether AI Research在官方介绍中指出，BotPsy的设计初衷是将用户的请求转化为应用程序的“工具调用”。例如，当用户提出日程变更请求时，模型会选择所需的功能和输入值，随后由连接的应用程序执行实际的更改操作。

具体而言，如果日程应用提供了查询和修改功能，BotPsy会根据请求选择相应的功能和参数，再由应用执行任务。模型能够访问哪些信息以及执行哪些操作，取决于开发者所集成的服务及其权限设置。

本地运行与离线功能的界限

由于BotPsy可在用户设备上运行，模型的推理过程可以在设备内部完成。虽然Tether以更改Wi-Fi设置和发送消息为例，但这并非来自真实用户环境的实测结果，而是评估任务中的案例。

对于需要外部服务的任务（如网络搜索或预约），仍需互联网连接。因此，能够在设备上运行并不意味着所有功能都能离线工作。

基准测试结果参差不齐

在不同基准测试中，BotPsy的表现存在差异：

BFCL v4：BotPsy得分为44.0分，对比模型Qwen3.5-2B-Think为37.7分。
ACEBench：BotPsy得分为58.7分，对比模型为55.4分。
τ-bench：BotPsy得分为51.5分，对比模型为46.5分。
ToolSandbox：BotPsy得分为64.6分，高于对比模型的41.2分。
BrowseComp-Plus：BotPsy表现领先。

然而，在Claw-Eval测试中，BotPsy得分为46.5分，低于对比模型的48.9分。需要注意的是，上述结果均为Tether提供的自有基准评估数据。由于不同测试衡量的任务各异，不能简单地将分数解读为手机端的单一使用成功率。目前尚未发布独立的评估复现结果或针对实际智能手机的性能评估，因此公开得分仅应被视为各基准测试下的特定结果。

基于Qwen架构的技术细节

BotPsy建立在阿里巴巴Qwen3.5-0.8B模型的基础之上。据Tether介绍，该模型经历了利用工作示例的微调和从更大模型学习结果的蒸馏过程，并进行了两次强化学习训练。

模型权重已依据Apache 2.0许可证开源，但训练代码和训练数据并未包含在公开范围内。

使用限制与语言支持

Tether在模型指南中说明，BotPsy旨在处理低中等难度的任务，但仍可能出错。因此，不建议将其用于涉及金钱、个人信息、健康相关的用途，也不建议用于高风险的自动决策场景。

Tether将英语列为推荐语言，并展示了中文、法语等其他语言的指令遵循效果，但未单独公布韩语的性能评估分数。

面向开发者的集成方案

BotPsy是一款供开发者将其集成到自有应用或AI代理中的模型。目前并未向普通用户提供可直接下载使用的、具备完整消息和日程管理功能的秘书类应用程序。

此次发布不包含稳定币USDT的钱包或支付功能，仅公开了可供开发者集成至应用的模型权重。

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