Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

Tether, la empresa detrás de la stablecoin USDT, presentó QVAC BotPsy, un agente de inteligencia artificial de 800 millones de parámetros diseñado para ejecutar tareas en dispositivos personales. Según las pruebas publicadas por la propia empresa, el modelo supera a otros hasta 2,5 veces más grandes, aunque esos resultados aún no tienen verificación independiente.

  • BotPsy se construyó sobre Qwen3.5-0.8B de Alibaba y se especializó en seleccionar y ejecutar herramientas de software.
  • En la prueba BFCL v4 alcanzó 44,0%, frente a 23,4% de su modelo base y 37,7% de un modelo de 2.000 millones de parámetros.
  • El modelo es de pesos abiertos bajo licencia Apache 2.0, pero Tether no publicó el código ni los datos de entrenamiento.
  • Todavía no hay fecha para un asistente de consumo basado en BotPsy.

Tether, la empresa detrás de USDT, la stablecoin más grande del mercado, anunció este miércoles el lanzamiento de QVAC BotPsy, un agente de inteligencia artificial (IA) de 800 millones de parámetros pensado para realizar tareas cotidianas en dispositivos personales, informa Decrypt.

A diferencia de los chatbots tradicionales, que solo responden preguntas, BotPsy es un agente: está diseñado para actuar. Puede identificar qué herramientas necesita una aplicación, ejecutar comandos en el orden correcto y corregir el rumbo cuando algo falla.

Pequeño, pero capaz de resolver problemas

Para ilustrar esa capacidad, Tether describió una prueba en la que un asistente debía enviar un mensaje y se encontró con dos obstáculos: el WiFi estaba desactivado y la bandeja de entrada estaba llena. BotPsy activó el WiFi, liberó espacio de almacenamiento y completó la tarea, mientras que el modelo base repetía una y otra vez la misma operación fallida.

Se trata de un logro modesto en apariencia, pero es justamente el tipo de problema que hace útiles a los agentes de IA fuera de la ventana de un chatbot. Para dimensionar al modelo, sus 800 millones de parámetros —los valores numéricos que determinan cuánto puede hacer una IA— contrastan con los billones de parámetros de los modelos de frontera actuales.

Los números, según Tether

De acuerdo con la documentación técnica de la empresa, BotPsy obtuvo 44,0% en BFCL v4, una prueba que evalúa la capacidad de un sistema de IA para seleccionar y ejecutar funciones de software en distintas tareas y conversaciones. El modelo base, Qwen3.5-0.8B, alcanzó 23,4%, mientras que Qwen3.5-2B —con 2,5 veces más parámetros— llegó a 37,7%.

En ACEBench, que mide la precisión de las llamadas a funciones, incluida la elección de herramientas y argumentos, BotPsy anotó 58,7%, frente a 30,1% del modelo base y 55,4% del competidor de 2.000 millones de parámetros. En total, la empresa probó cinco modelos en seis evaluaciones de uso de herramientas y BotPsy obtuvo el mejor resultado en cinco, con un promedio de 45,0% frente a 38,8% del modelo más grande.

Vale la precisión: todas estas cifras provienen de pruebas realizadas y publicadas por Tether. Las fuentes revisadas para este artículo no incluyen una verificación independiente de los resultados ni de las condiciones en que se ejecutaron las comparaciones.

Una pieza más del ecosistema QVAC

BotPsy se suma a QVAC, la iniciativa con la que Tether busca construir un ecosistema de IA que corra en los dispositivos de los usuarios en lugar de depender de la infraestructura centralizada de los gigantes tecnológicos. El proyecto, presentado en mayo de 2025, toma su nombre de la computadora del cuento “La última pregunta”, de Isaac Asimov, y entre sus ambiciones de largo plazo figuran agentes autónomos capaces de interactuar con aplicaciones y, eventualmente, de hacer pagos con Bitcoin y USDT.

En octubre de 2025, Tether amplió la iniciativa con un conjunto de datos de 41.000 millones de tokens para entrenar modelos de ciencia e ingeniería, junto con QVAC Workbench, una aplicación para ejecutar modelos de IA localmente. A comienzos de este año publicó su kit de desarrollo (SDK) para crear aplicaciones de IA sin conexión en sistemas móviles y de escritorio.

La empresa también desarrolló QVAC MedPsy, un sistema de IA médica para hardware de consumo. Según Tether, su versión de 1.700 millones de parámetros superó a MedGemma-27B de Google —un modelo mucho mayor— en HealthBench Hard, una prueba de conversaciones clínicas realistas evaluada con criterios elaborados por médicos, un resultado que igualmente proviene de la empresa.

Pesos abiertos, con límites

BotPsy está disponible como modelo de pesos abiertos bajo la licencia Apache 2.0, lo que permite a los desarrolladores descargarlo, modificarlo e integrarlo en sus propias aplicaciones. Tether también publicó versiones comprimidas para reducir los requisitos de memoria en despliegues locales.

Sin embargo, la ficha técnica del modelo advierte que el código y los datos de entrenamiento no forman parte de la publicación, y la empresa no ha anunciado una fecha para un asistente de consumo terminado basado en BotPsy.

Con la presentación sobre la mesa, el siguiente paso pendiente es la verificación: que evaluadores independientes confirmen si un agente de bolsillo rinde como dicen los benchmarks de la casa cuando se instala en un teléfono real.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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