Tether cung cấp một bộ dữ liệu tổng hợp STEM để huấn luyện các mô hình nhỏ. 99,45% là tỷ lệ có thể trích xuất được đáp án, không phải tỷ lệ đúng.

Vào ngày 23 tháng 9, Tether AI Research đã công bố QVAC Genesis III, gồm 19,143 tỷ Token và khoảng 159,6 triệu tài liệu, bao phủ 19 lĩnh vực khoa học - kỹ thuật, với mức độ khó từ bậc trung học đến chuyên nghiệp. Lộ trình tiếp nối Genesis I vào tháng 10 năm 2025 và Genesis II vào tháng 12. Những gì học sinh làm sai sẽ được viết thành phần sửa lỗi; những gì làm đúng sẽ được viết kèm vì sao mỗi lựa chọn đúng và vì sao sai. Mục tiêu huấn luyện là một mô hình nhỏ có thể chạy trên laptop, điện thoại và máy chủ cục bộ; trọng tâm là giải thích lộ trình làm bài.

Trong số mô hình 1,7 tỷ tham số được huấn luyện từ đầu, tỷ lệ trả lời hiệu quả theo dữ liệu ở mức từng lựa chọn trên MMLU STEM là 99,45%. Trên tập dữ liệu ngữ liệu đầy đủ, quy mô Token tương đương với Cosmopedia-v2, còn ARC-Easy, ARC-Challenge và MMLU STEM đạt lần lượt 51,85; 42,71; 30,19 — cao hơn 28,57; 21,35; 15,03 điểm phần trăm.

Dữ liệu được phát hành theo CC-BY-NC 4.0, không dùng cho mục đích thương mại. Bài báo đã được COLM 2026 chấp nhận.