Tether выпустила ИИ-модель TranscribePsy для распознавания речи без облака

Исследовательское подразделение Tether AI Research выпустило QVAC TranscribePsy — компактную многоязычную модель автоматического распознавания речи, которая обрабатывает аудио прямо на устройстве, не отправляя его на внешние серверы. Разработка рассчитана на смартфоны, умные очки и гуманоидных роботов.

Модель содержит 254 млн параметров и обрабатывает звук почти в реальном времени. Сборка для Apple Core ML расшифровывает 10 минут аудио за 1,65 секунды на iPhone 17 Pro Max.

Локальная обработка исключает загрузку записей в облако. Такой подход применим там, где важна конфиденциальность: при медицинских консультациях, юридических интервью, психотерапевтических сеансах, в работе журналистов с закрытыми источниками.

Результаты тестов

На Open ASR Leaderboard модель показала 8,02% WER, на Multilingual LibriSpeech — 6,58%, на Common Voice — 21,56%. WER (word error rate) — частота ошибок в распознавании слов, чем ниже значение, тем лучше. На Multilingual LibriSpeech TranscribePsy обошла несколько моделей, которые в 3–4 раза крупнее по числу параметров.

На тестах с шестью смартфонами модель работала в 2,6 раза быстрее ближайшего конкурента и в 5,7 раза быстрее Whisper-small по показателям процессоров телефонов.

Версия для ноутбуков поддерживает 25 европейских языков, мобильная — восемь. Tether выпустила четыре специализированные сборки, включая GGUF для мобильных устройств и Core ML, оптимизированную под Neural Engine в iPhone.

Генеральный директор Tether Паоло Ардоино заявил: «Будущее ИИ не должно означать, что централизованные платформы получат место в первом ряду нашей личной жизни. TranscribePsy демонстрирует, что передовые системы распознавания речи могут быть быстрыми, мощными и полностью локальными».

Экосистема QVAC

TranscribePsy дополняет экосистему QVAC, в рамках которой Tether развивает инструменты для работы с текстом, изображениями и видео на устройствах. В дальнейшем модель может интегрироваться с VisionPsy, TranslatePsy-Nano и MedPsy для голосового анализа документов, перевода, навигации и приватных заметок.

В декабре 2025 года Tether представила QVAC Genesis II — набор синтетических образовательных данных для обучения ИИ. После добавления 107 млрд токенов он достиг 148 млрд токенов и охватил 19 образовательных направлений. В июне 2026 года компания обновила QVAC SDK 0.13.0, добавив поддержку локальной генерации видео, интерфейсов мозг-компьютер и моделей для робототехники.

TranscribePsy опубликована под лицензией Apache 2.0 для исследовательских и образовательных целей. Релиз включает открытые веса, мобильные сборки и конфигурации для воспроизводимого тестирования.

Разработка ИИ идет на фоне расширения сфер деятельности Tether. Компания привлекла KPMG для аудита резервов, по итогам которого Ардоино заявил, что Tether уже давно не считает себя исключительно криптокомпанией.