世界最大のステーブルコインUSDTを手掛けるテザーが、自社のベンチマークテストで最大2.5倍の規模のモデルを上回るコンパクトなAIエージェントを発表しました。優れたAIアシスタントが巨大なモデルを必要としない可能性を示す結果です。

同社は水曜日、QVAC BotPsyを発表しました。これは8億パラメータのAIエージェントで、スマートフォンの設定管理、メッセージ送信、スケジュール管理を含む個人デバイス上の日常的なタスクを、個人情報をクラウドサーバーに送信することなく処理できるよう設計されています。

パラメータとは、AIモデルの能力を左右する調整役となる数値であり、一般にその数が多いほど性能が向上します。参考までに、現在の最先端AIモデルは数兆パラメータ規模です。しかし同社のテストでは、テザーの非常に小さいモデルが、6つのツール使用ベンチマークのうち5つで、最大2.5倍のパラメータを持つ競合モデルを上回りました。

この種のソフトウェアにとって、サイズは単なるスコアの問題ではありません。コンシューマーハードウェアには厳しいメモリ制限があり、ローカル実行を目的としたモデルのパラメータ数は、ポケットの中のデバイスで現実的に動作できるものを左右します。

エージェントであり、チャットボットではない

単に質問に回答する従来のチャットボットと異なり、BotPsyはエージェント型であり、行動を起こすよう設計されています。アプリケーションが必要とするツールを特定し、コマンドを正しい順序で実行し、問題が発生した場合には対応を調整できます。

テザーは、AIアシスタントがメッセージを送信する必要があるものの、Wi-Fiが無効で受信箱がいっぱいという2つの問題に直面したベンチマークシナリオを説明しました。BotPsyはWi-Fiを有効にし、十分なストレージを確保してタスクを完了したのに対し、ベースモデルは同じ失敗した操作を繰り返し試みました。これは平凡な成果に思えますが、まさにAIエージェントがチャットボットの枠を超えて有用になる種類の問題です。

小規模なQwenモデルを基盤に構築

BotPsyは、AlibabaのQwen3.5-0.8Bアーキテクチャを基盤としています。これは比較的小規模な言語モデルで、テザーがソフトウェアツールとの連携に特化するよう追加トレーニングを行いました。その8億のパラメータは、トレーニング中にモデルが学習した数値を表しており、パラメータ数が少ないほど実行に必要なメモリは少なくて済みます。

テザーの技術ドキュメントによると、BotPsyは、異なるタスクや会話にわたってソフトウェア関数を選択・実行するAIシステムの能力を評価するベンチマーク「BFCL v4」で44.0%を記録しました。スコアはツール使用カテゴリ全体の成功性能の加重割合を反映しています。ベースのQwen3.5-0.8Bモデルは23.4%、はるかに大きいQwen3.5-2Bは37.7%でした。

また、BotPsyは、適切なツールや引数の選択を含む関数呼び出しの正確性を評価するACEBenchで58.7%を記録しました。ベースモデルは30.1%にとどまり、20億パラメータの競合モデルは55.4%でした。

同社は6つのツール使用評価で5つのモデルをテストし、BotPsyはそのうち5つで最高の結果を示しました。これらのテスト全体での平均スコアは45.0%に達し、より大きなQwenモデルの38.8%を上回りました。

QVACエコシステムの一部

BotPsyは、ユーザーが管理するデバイス上で動作し、中央集権的なクラウドインフラに完全には依存しないAIエコシステムの構築を目指すテザーの取り組み「QVAC」に追加された最新のモデルです。同社は2025年5月にQVACを初めて発表し、大手テクノロジー企業が運営するAIサービスの代替としてこのプロジェクトを位置づけました。その長期的な野望には、アプリケーションと連携し、BitcoinやUSDTでの支払いを行う可能性を持つ自律エージェントが含まれていました。

この支払い構想は、テザーのAIプログラムが中核事業と交わる点でもあります。USDTで取引できるエージェントは、まさに同社が発行するステーブルコインを扱うことになるからです。

テザーは2025年10月、科学・工学モデルのトレーニング用に410億トークンのデータセットを公開し、ユーザーがローカルでAIモデルを実行できるアプリケーション「QVAC Workbench」を合わせて提供し、この取り組みを拡大しました。今年早くには、モバイルおよびデスクトップOS向けのオフラインAIアプリケーションを構築するためのツールを開発者に提供するソフトウェア開発キットをリリースしました。

このビジョンにとって、コンパクトなモデルは実用的な前提条件です。このエコシステムの前提は、AIが遠くのデータセンターではなく、ユーザーが管理するハードウェア上で動作すべきだというものだからです。

テザーはまた、コンシューマーハードウェア上で動作するよう設計された医療AIシステム「QVAC MedPsy」も開発しています。その17億パラメータ版は、医師が開発した基準を用いて評価される現実的な臨床会話のテスト「HealthBench Hard」で、Googleのはるかに大きいMedGemma-27Bを上回りました。

提供状況と留意点

BotPsyは現在、Apache 2.0ライセンスのオープンウェイトモデルとして提供されており、開発者はダウンロード、改変、自身のアプリケーションへの組み込みが可能です。テザーはまた、ローカル展開でのメモリ要件を削減することを目的とした圧縮版もリリースしています。

同社は、BotPsyを搭載した完成したコンシューマーアシスタントのリリース日を発表しておらず、公開されたモデルカードには、トレーニングコードとトレーニングデータはリリースに含まれていないと記載されています。

そのため、今回のリリースの直接的な対象は開発者です。オープンウェイトと圧縮版はすでにダウンロード可能ですが、BotPsyを基盤とする完成したコンシューマーアシスタントは時期未定のままです。