Tether放的是一套给小模型用的STEM合成数据。99.45%是能抽出答案，不是答对率。

9月23日，Tether AI Research发布QVAC Genesis III，1914.3亿Token、约1.596亿份文档，覆盖19个理工领域，难度从高中到专业级。路线接着2025年10月的Genesis I和12月的Genesis II。学生做错的，写成纠错；做对的，写成每个选项为什么对、为什么错。要训的是能在笔记本、手机和本地服务器上跑的小模型，重点是讲解题路径。

从零训练的17亿参数模型里，选项级数据在MMLU STEM上的有效回答率是99.45%。完整语料对上Token规模相当的Cosmopedia-v2，ARC-Easy、ARC-Challenge、MMLU STEM的正确率分别到51.85、42.71、30.19，高出28.57、21.35、15.03个百分点。

数据按CC-BY-NC 4.0放出，非商业可用。论文已被COLM 2026接收。