テザーAIリサーチは2026年11月11日、ユーザーの端末上で直接稼働するよう設計した8億パラメータのオープンウェイト人工知能モデル「QVAC BotPsy」を公開した。アリババのQwen3.5アーキテクチャを基盤とし、エージェントタスク向けにファインチューニングされたBotPsyは、スケジュールやメッセージの管理などの作業で、リクエストをツール呼び出しに変換する。テザーによると、BotPsyはBFCL v4やACEBenchを含む主要4つのツール利用ベンチマークで、ベースモデルのQwen3.5-0.8B-Thinkのスコアをほぼ倍増させ、パラメータ数が約2.5分の1でありながらQwen3.5-2B-Thinkも上回った。ローカルで動作するため、メールやカレンダーデータなどの機密情報を集中型プロバイダーに送信する必要性を減らせるほか、適切なツールがない場合に存在しないツールを呼び出さないよう設計されている。先行テストでは、BFCL v4の44.0（ベースモデルは23.4）、τ-benchの51.5（同23.2）を含む6つの評価で、平均スコア45.0を記録した。BFCL v4のハルシネーション耐性スコアは86.1で、12億パラメータ未満の競合モデルで最高だった。Apache 2.0ライセンスのモデルは、ローカルハードウェア向けのGGUF形式を含め、Hugging Faceで提供されており、主に研究、教育、低・中難度のタスクを想定している。端末上で動作する設計は、クラウドに依存しない分散型AIの開発を目指すテザーのQVAC構想を支える一方、ベンチマークの範囲が限られていることや同社の指針から、BotPsyは大規模モデルの汎用的な代替ではなく、ツール利用に特化したモデルと位置付けられている。今回の公開で、トークンや新たな取引可能資産は導入されない。