Tether ha presentado QVAC BotPsy, un modelo de IA de pesos abiertos creado para ejecutar tareas reales a través de aplicaciones y herramientas externas. A pesar de contar con solo 0.8 mil millones de parámetros, el modelo superó a sistemas más grandes en seis pruebas agénticas organizadas por Tether, un resultado que, según la empresa, apunta al potencial de la IA de propósito específico para cubrir necesidades cotidianas directamente en dispositivos individuales. El anuncio se publicó el 11 de noviembre de 2026, junto con los resultados de las pruebas de referencia que comparan el modelo con competidores más grandes.

Con este lanzamiento, Tether —la empresa más conocida por emitir la stablecoin USDT— busca llevar asistentes de IA más capaces a los dispositivos personales y alejarlos de los servidores centralizados, posicionando los modelos pequeños y especializados como una alternativa al procesamiento en la nube.

Tether compartió la noticia a través de su cuenta oficial de X (Twitter) el 11 de noviembre:

El agente de IA de 800M de Tether supera a modelos 2.5 veces su tamaño en tareas cotidianas de teléfono. Más información:

— Tether (@tether) 11 de noviembre de 2026

Superando a modelos más grandes en seis pruebas de referencia

Según Tether, QVAC BotPsy superó a todos los modelos con 1.2 mil millones de parámetros o menos en seis pruebas agénticas: BFCL v4, ACEBench, τ-bench, Claw-Eval, BrowseComp-Plus y ToolSandbox. Este tipo de pruebas evalúa si un modelo puede encadenar llamadas de herramientas en múltiples pasos para completar una tarea, en lugar de generar solo una respuesta de texto.

En cuatro métricas clave, BotPsy casi duplicó los puntajes registrados por su arquitectura base, Qwen3.5-0.8B-Think. Su puntaje en BFCL v4 subió de 23.4 a 44.0, y su resultado en ACEBench pasó de 30.1 a 58.7. El modelo también obtuvo 51.5 en τ-bench y 64.6 en ToolSandbox.

Tether también afirma que BotPsy supera al Qwen3.5-2B-Think de Alibaba, un modelo con 2.5 veces más parámetros. En la llamada de herramientas multivuelo de BFCL, BotPsy obtuvo 46.1 puntos frente a los 23.8 del modelo más grande, mientras que su arquitectura base alcanzó 7.5 puntos.

En otras comparaciones citadas por Tether, BotPsy superó significativamente a MiniCPM5-1B-Think con un puntaje de 82.5, destacó sobre Qwen3.5-2B-Think con 69.3 y superó por poco a LLama3-3B-Think con 74.4.

La empresa presentó los resultados como una indicación de que la IA a medida puede cubrir necesidades diarias en dispositivos individuales en lugar de depender de sistemas más grandes y de propósito general. Las cifras provienen de comparaciones organizadas por la propia Tether, aunque el lanzamiento de pesos abiertos del modelo deja espacio para que desarrolladores externos lo descarguen y realicen sus propias evaluaciones.

Convertir solicitudes cotidianas en acciones

A diferencia de los modelos de IA convencionales que se enfocan en generar respuestas, BotPsy está diseñado para realizar las llamadas de herramientas correctas en múltiples pasos. Tether señala que este diseño podría respaldar tareas prácticas como organizar actividades, enviar mensajes e incluso planear viajes.

Un escenario de ACEBench ilustró este comportamiento. Un intento inicial de enviar un mensaje falló debido a la falta de conectividad Wi-Fi y una bandeja de entrada llena. BotPsy detectó ambos obstáculos, activó el Wi-Fi, liberó espacio en la bandeja de entrada y luego entregó el mensaje. Un modelo de referencia, en cambio, típicamente reintentaría la misma acción fallida repetidamente.

El modelo también puede determinar cuándo no se necesita ninguna herramienta disponible para atender una solicitud, en lugar de realizar una llamada innecesaria. Tether describe esta capacidad como significativa para asistentes que deben realizar numerosas acciones y modificar contenido.

La IA local podría reducir la dependencia de servidores centralizados

BotPsy se basa en el Qwen3.5 de código abierto de Alibaba y, con 0.8 mil millones de parámetros —los pesos internos que componen un modelo—, es lo suficientemente pequeño para funcionar en hardware personal, lo que significa que las solicitudes pueden resolverse localmente. Ese procesamiento en el dispositivo limita el volumen de información sensible —correos electrónicos, contactos, calendarios y más— que debe enviarse a proveedores centrales.

El CEO de Tether, Paolo Ardoino, señaló que con la IA local, los usuarios tendrán más control sobre el procesamiento de sus datos personales y sobre la accesibilidad de los servicios para su asistente, lo que subraya el énfasis de la empresa en la privacidad en el dispositivo.

BotPsy amplía el ecosistema QVAC desarrollado por Tether, una familia de modelos que también incluye VisionPsy, que aborda el análisis de preguntas visuales; TranscribePsy, que se ocupa del habla; y TranslatePsy, que maneja tareas de traducción. En conjunto, la gama muestra a Tether expandiendo su impulso de IA en el dispositivo en tareas visuales, de voz y de traducción.

Fuente: Crypto Ninjas