Tether, das Unternehmen hinter USDT, dem weltweit größten Stablecoin, hat einen kompakten KI-Agenten vorgestellt, der in den eigenen Benchmark-Tests des Unternehmens Modelle bis zum 2,5-Fachen seiner Größe übertraf – ein Zeichen dafür, dass leistungsfähige KI-Assistenten möglicherweise keine riesigen Modelle benötigen, um Aufgaben zu erledigen.

Am Mittwoch kündigte das Unternehmen QVAC BotPsy an, einen KI-Agenten mit 800 Millionen Parametern, der alltägliche Aufgaben auf privaten Geräten übernehmen soll – darunter die Verwaltung von Telefoneinstellungen, Messaging und Terminplanung, potenziell ohne Übermittlung persönlicher Daten an Cloud-Server.

Parameter sind im Wesentlichen die Stellschrauben, die bestimmen, wie viel ein KI-Modell leisten kann, und mehr Parameter bedeuten in der Regel bessere Leistung. Zur Einordnung: Moderne Frontier-KI-Modelle kommen auf Billionen von Parametern. Dennoch schlug Tethers vergleichsweise winziges Modell in den Unternehmenstests Konkurrenten mit bis zu 2,5-mal so vielen Parametern auf fünf von sechs Tool-Use-Benchmarks.

Für diese Art von Software ist die Größe mehr als eine Randnotiz in der Punktestabelle: Consumer-Hardware setzt strenge Speichergrenzen, sodass die Parameterzahl eines lokal laufenden Modells darüber entscheidet, was auf dem Gerät in der Hosentasche realistisch betrieben werden kann.

Ein Agent, kein Chatbot

Anders als herkömmliche Chatbots, die lediglich auf Fragen antworten, ist BotPsy agentisch aufgebaut, das heißt, es ist darauf ausgelegt, aktiv zu handeln. Es kann erkennen, welche Tools eine Anwendung benötigt, Befehle in der richtigen Reihenfolge ausführen und bei Problemen reagieren.

Tether beschrieb ein Benchmark-Szenario, in dem ein KI-Assistent eine Nachricht senden sollte, aber auf zwei Probleme stieß: WLAN war deaktiviert und der Posteingang voll. BotPsy aktivierte WLAN, schuf genug Speicherplatz und schloss die Aufgabe ab, während das zugrunde liegende Modell wiederholt dieselbe fehlgeschlagene Operation versuchte. Das ist eine eher alltägliche Leistung, aber genau die Art von Problem, die KI-Agenten außerhalb eines Chatbot-Fensters nützlich macht.

Auf einem kleinen Qwen-Modell aufgebaut

BotPsy basiert auf Alibabas Qwen3.5-0.8B-Architektur, einem vergleichsweise kleinen Sprachmodell, das Tether weiter trainierte, um auf die Interaktion mit Software-Tools zu spezialisieren. Seine 800 Millionen Parameter repräsentieren die numerischen Werte, die das Modell während des Trainings gelernt hat, und eine geringere Parameterzahl bedeutet im Allgemeinen, dass weniger Speicher für den Betrieb benötigt wird.

Laut Tethers technischer Dokumentation erreichte BotPsy 44,0 % auf BFCL v4, einem Benchmark, der die Fähigkeit eines KI-Systems bewertet, Software-Funktionen über verschiedene Aufgaben und Konversationen hinweg auszuwählen und auszuführen. Die Punktzahlen spiegeln einen gewichteten Prozentsatz erfolgreicher Leistung über Tool-Use-Kategorien hinweg wider. Das zugrunde liegende Modell Qwen3.5-0.8B erreichte 23,4 %, während das deutlich größere Qwen3.5-2B auf 37,7 % kam.

BotPsy erzielte außerdem 58,7 % auf ACEBench, das die Genauigkeit von Funktionsaufrufen bewertet, einschließlich der Auswahl geeigneter Tools und Argumente. Das Basismodell kam auf 30,1 %, der Konkurrent mit 2 Milliarden Parametern auf 55,4 %.

Das Unternehmen testete fünf Modelle in sechs Tool-Use-Bewertungen, wobei BotPsy bei fünf die besten Ergebnisse erzielte. Seine Durchschnittspunktzahl über diese Tests hinweg erreichte 45,0 %, gegenüber 38,8 % beim größeren Qwen-Modell.

Teil des QVAC-Ökosystems

BotPsy ist die neueste Ergänzung zu QVAC, Tethers Bestreben, ein KI-Ökosystem aufzubauen, das auf von Nutzern kontrollierten Geräten läuft, anstatt sich vollständig auf zentralisierte Cloud-Infrastruktur zu stützen. Das Unternehmen stellte QVAC erstmals im Mai 2025 vor und positionierte das Projekt als Alternative zu KI-Diensten von Technologieriesen. Zu seinen langfristigen Ambitionen gehörten autonome Agenten, die mit Anwendungen interagieren und möglicherweise Zahlungen mit Bitcoin und USDT abwickeln können.

Mit dieser Zahlungsambition trifft Tethers KI-Programm auch auf sein Kerngeschäft: Ein Agent, der in USDT transagieren kann, würde genau den Stablecoin verwalten, den das Unternehmen selbst herausgibt.

Tether baute die Initiative im Oktober 2025 mit einem Datensatz von 41 Milliarden Token zum Training von Wissenschafts- und Ingenieurmodellen aus, alongside QVAC Workbench, einer Anwendung, mit der Nutzer KI-Modelle lokal ausführen können. Anfang dieses Jahres veröffentlichte das Unternehmen sein Software Development Kit, das Entwicklern Werkzeuge zum Aufbau offlinefähiger KI-Anwendungen für mobile und Desktop-Betriebssysteme bereitstellt.

Für diese Vision sind kompakte Modelle eine praktische Voraussetzung, da die Prämisse des Ökosystems lautet, dass KI auf Hardware laufen soll, die Nutzer kontrollieren, und nicht in entfernten Rechenzentren.

Tether hat außerdem QVAC MedPsy entwickelt, ein medizinisches KI-System für Consumer-Hardware. Seine Version mit 1,7 Milliarden Parametern übertraf Googles deutlich größeres MedGemma-27B auf HealthBench Hard, einem Test realistischer klinischer Gespräche, der anhand von von Ärzten entwickelten Kriterien bewertet wird.

Verfügbarkeit und Einschränkungen

BotPsy ist derzeit als Open-Weight-Modell unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar, das heißt, Entwickler können es herunterladen, modifizieren und in eigene Anwendungen integrieren. Tether hat auch komprimierte Versionen veröffentlicht, die den Speicherbedarf für den lokalen Einsatz reduzieren sollen.

Das Unternehmen hat kein Veröffentlichungsdatum für einen fertigen Verbraucher-Assistenten auf BotPsy-Basis genannt, und die veröffentlichte Modellkarte weist darauf hin, dass Trainingscode und Trainingsdaten nicht in der Veröffentlichung enthalten sind.

Damit sind Entwickler das unmittelbare Publikum dieser Veröffentlichung: Die offenen Gewichte und komprimierten Builds stehen bereits zum Download bereit, während ein fertiger Verbraucher-Assistent auf Basis von BotPsy ohne Termin bleibt.