Tether、8億パラメータのAIエージェント「BotPsy」を発表：スマホなどでの日常タスクが狙い、自社テストで2.5倍大きいモデルを上回る

何が起きたか

Decryptによると、TetherはQVAC BotPsyを発表した。個人デバイス上で日常タスクを実行するよう設計された、8億パラメータのAIエージェントである。Decryptは、Tetherを世界最大のステーブルコインUSDTを発行する企業と紹介している。Decryptの説明では、パラメータとはモデルが学習中に獲得する数値であり、パラメータが少ないほど、実行時に必要なメモリは通常少なくなる。また「エージェント型」AIは、従来のチャットボットのように質問に答えるだけではなく、行動を起こす。必要なツールを判断し、正しい順序でコマンドを実行し、エラーが出れば方針を修正する。

Hugging Faceのモデルカードによると、BotPsy-0.8Bは関数呼び出しとエージェント型ワークフロー向けに設計されたモデルである。関数呼び出しとは、AIにアプリ内の機能を操作させることで、モデルカードの例ではカレンダーへの予定追加がある。Qwen3.5-0.8Bをベースにしており、デバイス上に直接展開して実行でき、ライセンスはApache 2.0である。モデルカードは、ウェブ検索、カレンダー、メール・メッセージ、デバイス操作といった簡単なタスクをツールで行う「パーソナルアシスタント」だと説明している。

Decryptによると、BotPsyはスマホの設定、メッセージ、スケジュールにまたがる複数ステップのタスクを処理でき、個人情報をクラウドのサーバーに送らずに済む可能性がある。Decryptが伝えるTether説明のテスト場面では、アシスタントがメッセージを送ろうとするが、Wi-Fiがオフで受信トレイも満杯だった。BotPsyはWi-Fiをオンにし、十分な空き容量を確保してタスクを完了した。一方、ベースとなるモデルは失敗する同じ操作を繰り返した。

ベンチマーク結果：小型モデルはどこで勝ったか

ベンチマークとは、AIモデルの能力を比較するための標準化されたテストである。たとえばDecryptの説明では、BFCL v4はさまざまなタスクや会話の中でソフトウェア機能を選んで実行する能力を評価し、ACEBenchは適切なツールとパラメータ値の選択を含む関数呼び出しの精度を評価する。Decryptによれば、Tetherは5つのモデルを6つのツール利用評価でテストし、BotPsyは5項目で最高スコアを記録した。これらの結果は同社自身のテストによるものである。モデルカードによると、すべてのモデルは「思考モード」（回答前に考える）で、同一の評価フレームワークを用いてテストされた。以下の数値はすべてモデルカード由来で、単位はパーセントのスコア、高いほど良い。

モデルカードによると、Claw-EvalではQwen3.5-2B-Thinkが上回った（48.9対46.5）。BrowseComp-PlusではBotPsyが5モデル中で最高だが、モデルカード自身が絶対値としては低いと認めている。知識系のベンチマークでは明らかに劣る。GPQA Diamondは38.1対59.9、MMLU-Proは48.9対65.5である。モデルカードは、知識は主にパラメータ数に応じて増えるとし、BotPsyは知識モデルではなく、知らない事実についてはツールを呼び出すよう設計されていると述べている。

制限事項と利用前の注意

• モデルカードによると、BotPsyは低〜中程度の難易度のタスクに最適で、それでもミスをする。
• モデルカードによると、安全に関わる、またはリスクの高い自動意思決定には適さず、お金・個人情報・健康などのセンシティブな話題を扱う用途にも適さない。
• モデルカードによると、主に英語で学習・テストされており、英語での利用が推奨される。他の7言語のMulti-IFテストでは多くで良好だったが、ヒンディー語とロシア語のスコアはかなり低かった。
• モデルカードによると、τ³-bankingでは、テストされたどのモデルも5を超えるスコアを出していない。
• モデルカードによると、学習コードと学習データは今回の公開に含まれない。

一般の読者にとっての意味

Decryptは、AIアシスタントが仕事をこなすのに巨大なモデルは必ずしも要らないかもしれないと見ている。小型モデルが設定、メッセージ、スケジュールなどの定型作業を確実にこなせるなら、こうしたアシスタントは個人デバイス上で動かせる。ただしDecryptによれば、TetherはBotPsyを搭載した完成形の一般向けアシスタントの発売日をまだ公表していないため、現時点で一般ユーザーが完成品をそのまま使うことはできない。

開発者向けには、DecryptによるとBotPsyは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、モデル本体をダウンロードし、改変して自分のアプリに組み込める。モデルカードによれば、GGUF形式のファイル（BF16、Q8_0、Q4_K_M版）も用意され、llama.cppやQVAC SDKなどのローカル実行ツールで使える。DecryptはTetherが圧縮版も公開し、ローカル展開時のメモリ要件を下げていると伝えている。

Decryptによると、TetherはQVACを2025年5月に初めて発表し、巨大テック企業が運営するAIサービスの代替と位置づけた。2025年10月には410億トークンのデータセットとQVAC Workbenchを公開し、2026年の早い時期にSDKを公開、医療AIシステムQVAC MedPsyも開発した。BotPsyはこの路線に加わった新しい一員である。

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