Tether AI Research, günlük görevleri doğrudan kişisel cihazlarda gerçekleştirmek üzere geliştirilen 800 milyon parametreli yapay zekâ modeli QVAC BotPsy’ı duyurdu. Şirkete göre model, altı farklı performans testinde kendisinden 2,5 kat büyük modelleri geride bıraktı ve temel aldığı mimarinin araç kullanım performansını yaklaşık iki katına çıkardı.
Ne test edildi?
Tether AI Research, açık ağırlıklı QVAC BotPsy modelini yapay zekâ ajanlarının API ve dijital araçları kullanma becerilerini geliştirmek amacıyla yayımladı. 800 milyon parametreli model, BFCL v4, ACEBench, τ-bench, Claw-Eval, BrowseComp-Plus ve ToolSandbox olmak üzere altı testte değerlendirildi. Şirkete göre model, temel aldığı Qwen3.5-0.8B-Think mimarisine kıyasla BFCL v4 testinde 23,4’ten 44,0’a, ACEBench’te 30,1’den 58,7’ye, τ-bench’te 23,2’den 51,5’e ve ToolSandbox’da 30,5’ten 64,6’ya yükselen puanlar elde etti.
Büyük modellerle karşılaştırma
Şirketin açıklamasına göre BotPsy, 1,2 milyar veya daha az parametreye sahip rakiplerini geride bıraktı. Dört temel değerlendirmede ise kendisinden 2,5 kat büyük olan Alibaba’nın Qwen3.5-2B-Think modelinden daha yüksek sonuçlar aldı. Birden fazla kullanıcı etkileşimi boyunca araç kullanımını ölçen BFCL testinde BotPsy 46,1 puan alırken Qwen3.5-2B-Think 23,8 puanda kaldı; BotPsy’ın temel aldığı model ise aynı testten 7,5 puan aldı. Telekomünikasyon alanındaki sorun giderme süreçlerini değerlendiren τ-bench testinde BotPsy 82,5 puana ulaşırken Qwen3.5-2B-Think 69,3, MiniCPM5-1B-Think ise 74,0 puan aldı. Uygun araç bulunmadığında işlem yapmama becerisini ölçen BFCL v4 testinde de 86,1 puanla ilk sırada yer aldı.
Hangi görevler hedefleniyor?
Model, seyahat rezervasyonları, toplantıların yeniden planlanması ve günlük işlerin yönetilmesi gibi görevlerde kullanılabilecek. Tether’e göre BotPsy, kişisel bilgilerin sürekli merkezi sunuculara gönderilmesi ihtiyacını azaltmayı hedefliyor. Modelin kullanıcı taleplerini analiz ederek uygun dijital araçları belirleyebildiği ve birden fazla işlem gerektiren görevleri adım adım gerçekleştirebildiği belirtildi. Şirket, bu tür işlemlerin gerçekleştirilebilmesi için uygulamaların gerekli servis bağlantılarını, izinleri ve işlem kontrollerini sağlaması gerektiğini de ekledi.
Ardoino: Veriler kullanıcının kontrolünde kalmalı
Tether CEO’su Paolo Ardoino, konuya ilişkin açıklamasında takvim, mesaj ve belgeleri yöneten bir asistanın en kişisel bilgilere erişmesi gerektiğini belirterek yapay zekânın yerel olarak çalıştırılmasının bu bilgilerin merkezi hizmet sağlayıcılara gönderilmesi ihtiyacını azaltabileceğini söyledi. Ardoino, kullanıcıların asistanlarının hangi bilgilere erişebileceğine ve hangi harici hizmetlere bağlanabileceğine kendilerinin karar vermesi gerektiğini ifade etti.
QVAC ekosistemi
BotPsy, Tether’in QVAC ekosisteminde görüntü ve dil işleme için VisionPsy, ses tanıma için TranscribePsy, sağlıkla ilgili görevler için MedPsy ve çeviri için TranslatePsy modellerinin yanına ekleniyor. Şirketin uzun vadeli hedefi, BotPsy’ı QVAC ekosisteminde kişisel bir yapay zekâ asistanına dönüştürmek. Bu yaklaşımda akıllı telefonlar günlük kullanım arayüzü olarak görev yaparken daha karmaşık işlemler ev bilgisayarlarına veya güvenilir eşler arası (P2P) ağlara aktarılabilecek.
