> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Tether presenta BotPsy, un modelo de IA local para usar herramientas - URL: https://fomoera.com/tether-botpsy-modelo-ia-local/ - Published: 2026-11-12T04:40:00.000Z - Updated: 2026-11-12T04:40:00.000Z - Description: El modelo de 800 millones de parámetros mejoró frente a su base en las pruebas de Tether. Una revisión independiente de BFCL añade cautela al interpretar una de esas mediciones. - Author: Patricia Rodriguez - Tags: Tecnología y Ciencia, IA Tether presentó BotPsy, un modelo de inteligencia artificial de 800 millones de parámetros diseñado para ayudar a un asistente a usar herramientas desde un teléfono o una computadora. En pruebas realizadas por la compañía, el sistema mejoró frente al modelo del que parte y superó a algunos modelos más grandes en tareas concretas. El lanzamiento de Tether AI Research, anunciado el 11 de noviembre, se basa en Qwen3.5-0.8B, de Alibaba. El proyecto publica sus pesos, los valores que determinan cómo responde el modelo, para que otros equipos puedan trabajar con ellos. Según El Ecosistema Startup, los pesos se distribuyen bajo licencia Apache 2.0, con archivos en formato GGUF para herramientas de ejecución local. El medio recoge que el equipo orienta el modelo a investigación, educación y tareas de dificultad baja o media. ## El modelo necesita una aplicación que ejecute las acciones BotPsy está entrenado para convertir una petición en llamadas a herramientas. Por ejemplo, una aplicación podría ofrecerle acceso a un calendario para consultar una cita o proponer un cambio. La propia aplicación aporta las conexiones con los servicios, los permisos y los controles de ejecución, explica Tether. La empresa pone como ejemplo una tarea de prueba en la que había que enviar un mensaje. Ante una conexión Wi-Fi desactivada y una bandeja llena, BotPsy activó la conexión y liberó espacio antes de completar el envío. En la misma prueba, el modelo base siguió intentando una acción que fallaba. Son resultados de un escenario de evaluación, no una demostración de que cualquier aplicación se comporte igual. Ejecutar el modelo en el dispositivo puede reducir la necesidad de enviar información a un proveedor central para procesar la solicitud. Si la aplicación se conecta a un servicio externo, el tratamiento de los datos también dependerá de esa conexión y de los permisos que tenga. Tether menciona correo y calendarios como posibles usos de sus asistentes. A la vez, El Ecosistema Startup recoge una advertencia del equipo: el modelo no está destinado a decisiones automatizadas de alto riesgo ni a aplicaciones que involucren dinero, información personal o salud. Esa limitación importa para interpretar los ejemplos de uso personal que presenta la compañía. ## Qué muestran las comparaciones de Tether Las pruebas abarcan seis evaluaciones de uso de herramientas. En BFCL v4, que mide la capacidad de un modelo para seleccionar funciones y llamarlas correctamente, Tether reportó una puntuación de 44.0 para BotPsy frente a 23.4 para Qwen3.5-0.8B-Think, su modelo base. La compañía también informó de 58.7 frente a 30.1 en ACEBench, y de 51.5 frente a 23.2 en la medición que denomina τ-bench. En ToolSandbox, la comparación fue de 64.6 frente a 30.5\. Esas cifras corresponden a las condiciones de prueba de Tether y miden tareas específicas, no el rendimiento general de un asistente en todos los contextos. La comparación con un modelo más grande también cambia según la prueba. En los datos reproducidos por El Ecosistema Startup, BotPsy obtuvo 46.5 en Claw-Eval, por debajo del 48.9 de Qwen3.5-2B-Think, que tiene 2,000 millones de parámetros. En BrowseComp-Plus, BotPsy registró 4.5 frente a 2.8 del modelo más grande: encabezó ese grupo, aunque la puntuación fue baja en términos absolutos. El medio también señala que el equipo evaluó el seguimiento de instrucciones en español junto con otros idiomas. Ese resultado describe una prueba concreta y todavía deja abierta la calidad de las interacciones en distintas aplicaciones. ## Una auditoría encontró fallas en tareas de BFCL BFCL es una de las pruebas que Tether usa para mostrar la mejora de BotPsy. En septiembre, la organización de investigación Epoch AI revisó una muestra de 50 tareas seleccionadas de las 5,088 que componían BFCL v4\. Encontró que 24 tenían defectos que podían afectar la calificación. Entre los problemas identificados había casos en los que una respuesta correcta podía contarse como incorrecta y otros en los que podía ocurrir lo contrario. La revisión examinó la prueba, no el resultado particular de BotPsy, por lo que no permite calcular cuánto habrían cambiado sus puntuaciones. La publicación de los pesos permite que otros equipos evalúen el modelo en sus propias tareas. Por ahora, las comparaciones de rendimiento citadas proceden de las pruebas difundidas por Tether. *Fuentes:* [1](https://tether.io/news/tethers-800m-ai-agent-beats-models-2-5x-its-size-on-everyday-phone-tasks/?ref=fomoera.com), [2](https://ecosistemastartup.com/botpsy-el-agente-de-08b-que-corre-en-tu-movil/?ref=fomoera.com), [3](https://epoch.ai/benchmarks/berkeley-function-calling-leaderboard/review?ref=fomoera.com)