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全球登頂!百川32B醫(yī)療模型碾壓OpenAI,快來體驗

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始智AI wisemodel.cn社區(qū)是源自中國的中立開放的AI開源社區(qū)。正在,歡迎加入共同成長。A800/H20等算力6.25元/卡時,支持在線微調訓練,及線部署和。

近日,百川智能正式發(fā)布開源醫(yī)療增強大模型Baichuan-M2。OpenAI于8月6日開源兩款大模型,主打部署成本超低和醫(yī)療能力最強;僅僅5天后,百川智能便以更小尺寸模型實現(xiàn)醫(yī)療能力反超,在所有開源模型中,登頂世界第一。

今年1月,百川在行業(yè)內首發(fā)“AI患者模擬器”,用真實數(shù)據(jù)構造上萬個不同年齡性別癥狀的AI患者,模擬了數(shù)百萬次診療過程?;谠摲妒介_源的Baichuan-M1,為行業(yè)首個醫(yī)療增強模型。

7個月后,百川升級患者模擬器并引入模型端到端強化學習,訓練的Baichuan-M2在HealthBench等評測上取得更大突破。Baichuan-M2已上線始智AI-wisemodel開源社區(qū),歡迎大家前去體驗。


模型地址

https://www.wisemodel.cn/models/Baichuan-inc/Baichuan-M2-32B

01.

碾壓全球開源通用大模型

更低成本爆發(fā)更大性能

OpenAI自2024年下半年起將醫(yī)療作為模型能力提升的首要方向,投入大量人力算力精力。

今年5月,OpenAI發(fā)布權威且貼近真實臨床場景的HealthBench醫(yī)療健康評測集,研究團隊招募了262位醫(yī)生,來自60個國家、涉及26個醫(yī)學???、精通49種語言,他們生產了48562條評價標準,其中86%是實例特定標準(針對單個對話由醫(yī)生撰寫),14%是共識標準。

這個包含了5000個逼真多輪醫(yī)療對話的評測集,代表了OpenAI在醫(yī)療領域重點突破的決心。

開源gpt-oss系列模型過程中,OpenAI首次將醫(yī)療作為第一重要的評測標準;發(fā)布GPT-5時,請到現(xiàn)場的唯一使用者是抗癌患者,醫(yī)療是大模型最有前景最具價值的方向,正成為頭部企業(yè)的共識。

Baichuan-M2在HealthBench上得到60.1的高分,以32B的較小尺寸不僅反超OpenAI 最新開源模型gpt-oss120b(得分57.6),更是力壓Qwen3-235B、Deepseek R1、Kimi K2等當前世界所有開源大模型。


針對醫(yī)療領域用戶隱私考慮下的模型私有化部署需求,百川對Baichuan-M2進行了極致輕量化,量化后的模型精度接近無損,可以在RTX4090上單卡部署,相比DeepSeek-R1 H20雙節(jié)點部署的方式,成本降低了57倍。針對國產主流芯片的開發(fā)和適配,讓多數(shù)醫(yī)療機構利用現(xiàn)有硬件條件既可實現(xiàn)快速部署。


此外,面向急診、門診等對于交互速度要求更高的場景,基于Eagle-3架構優(yōu)化的Baichuan-M2-Spec版本在單用戶場景下實現(xiàn)了74.9%的token速度躍升。


醫(yī)療能力極大增強后,模型通用能力是否會下降?頭部大模型企業(yè)主要用數(shù)學和代碼數(shù)據(jù)進行強化學習,百川是首個將醫(yī)療數(shù)據(jù)用作強化學習的中國團隊,同時也驗證了高質量醫(yī)療數(shù)據(jù)對于模型通用能力的增長具有較高價值,M2模型在數(shù)學、指令遵循、寫作等通用核心性能上不降反升,因此這個模型也可應用于醫(yī)療以外的其他領域。


02.

醫(yī)療復雜問題比肩GPT-5

超越眾多頂尖閉源大模型

在大語言模型的發(fā)展中,“知識”與“能力”是兩條相輔相成但又相對獨立的主線,模型在醫(yī)學考試(如 USMLE)上的表現(xiàn)被視為衡量醫(yī)療水平的重要指標,但隨著題庫飽和,這類選擇題或短回復的評測難以反映模型的臨床實用性,醫(yī)療 AI 并不等于“刷題機器”,分數(shù)再高也不意味著在真實醫(yī)療場景中好用。

OpenAI從HealthBench整體數(shù)據(jù)中選出1000個特別困難的復雜問題作為Hard子集,用于驗證模型多維度、全景化解決疑難復雜醫(yī)學問題的能力。這個評測方法標準更高、尺度更嚴,更能全面反映模型面臨“千奇百怪”復雜條件時的真實能力。

今年5月這個評測集發(fā)布時,世界上所有頂尖模型得分都沒超過32分,許多前沿模型得分甚至為0。


Arora R K, Wei J, Hicks R S, et al. Healthbench: Evaluating large language models towards improved human health[J]. arXiv preprint arXiv:2505.08775, 2025.

GPT-5發(fā)布時,OpenAI特別強調,其是HealthBench Hard評測全球唯一超過32分的模型。

Baichuan-M2以34.7分成為全球第二款超過32分的模型,力壓世界所有其他頂尖閉源大模型。


盡管真實醫(yī)療場景中還存在大量HealthBench Hard評測尚未包含的因素,但至少已經證明在多數(shù)醫(yī)療場景上的問答質量,GPT-5和Baichuan-M2已經超越資深醫(yī)生,特別是在知識更新速度和全面性上,完全可以給人類醫(yī)生強大支持。

GPT-5發(fā)布時既沒有開源,也沒有公布參數(shù),無法私有化部署,無法低成本應用。相比之下,Baichuan-M2快速免費開源,成為醫(yī)療行業(yè)低成本快速應用部署世界頂尖醫(yī)療模型的唯一選擇。

03.

AI患者模擬器立功

百川之能開創(chuàng)強化學習新范式

百川的技術團隊在大型驗證系統(tǒng)(Large Verifier System)、端到端強化學習、AI患者模擬器、多類型醫(yī)療數(shù)據(jù)用于深度推理等4個方面的創(chuàng)新探索,是Baichuan-M2模型取得飛躍式進步的關鍵。

過去一年,可驗證獎勵強化學習(RLVR)方法被頭部大模型企業(yè)廣泛使用,在數(shù)學、代碼領域顯著提升了模型性能。百川在這一過程中認識到,提高復雜現(xiàn)實問題的可驗證性是進一步提升模型性能的關鍵。由此,團隊構建了大型驗證系統(tǒng),在通用驗證器之外還設計了一套全面的醫(yī)學驗證系統(tǒng)。

如果將未經過醫(yī)療強化學習的大模型比作一位醫(yī)學實習生,這個系統(tǒng)則像一個要求極高、異常挑剔的醫(yī)療專家。它會從醫(yī)療正確性、完備性、安全性,以及對患者的友好性等多個維度,細致地評估模型的輸出,指出其不足并引導模型改正,使其思維方式更貼近專業(yè)醫(yī)生。

基于這個強大的驗證系統(tǒng),團隊采用多階段強化學習策略(Multi- Stage RL),將復雜的強化學習任務分解為幾個易于管理的、分層的訓練階段,逐步引導模型能力演變。

人類醫(yī)生在聽取患者描述病情時,很容易分辨患者描述中的邏輯漏洞,從含混不清的表達中辨別出真實病因?,F(xiàn)實中患者幾乎無法全面準確表達自己的癥狀,僅基于靜態(tài)的病例、指南等醫(yī)療數(shù)據(jù)訓練,模型無法掌握人類醫(yī)生的這一能力。

為了突破這一瓶頸,百川升級迭代了今年初首創(chuàng)的AI患者模擬器。這個模擬器是使用真實病例構建的AI系統(tǒng),能夠模擬千差萬別的患者、癥狀、表達,特別是包含錯誤噪聲的表達,最大程度還原了真實醫(yī)療場景。


在強化學習的多輪對話中,AI患者與AI醫(yī)生快速生成數(shù)百萬條貼近真實的交互信息,驗證器充當裁判實時打分評估,根據(jù)打分結果模型策略動態(tài)優(yōu)化,形成了一個具有規(guī)?;杀O(jiān)督信號的訓練閉環(huán),讓訓練過程與效果如“飛輪”般效率倍增。

百川還構建了一個以天為頻率更新的權威醫(yī)學數(shù)據(jù)庫,涵蓋病例、論文、文獻、指南、藥學、生物學、合成數(shù)據(jù)等。為防止綜合能力退化,采用醫(yī)學數(shù)據(jù)、通用數(shù)據(jù)、數(shù)學推理數(shù)據(jù)2:2:1的比例,并引入領域自我約束訓練機制,確保模型是一個具有通識、推理等綜合能力的高水平醫(yī)生,避免成為只會醫(yī)學知識考試的高分低能者。

這些技術探索與創(chuàng)新,不僅為模型的醫(yī)療能力提升開創(chuàng)了全新路徑,也為通用大模型強化學習提供了新思路新方法。

04.

更遵循中國權威指南

更符合中國臨床治療場景

在中國臨床診療場景的問題評測中,對比GPT系列模型,Baichuan-M2展現(xiàn)出更明顯的可用性優(yōu)勢。

百川從中國醫(yī)學指南對齊、醫(yī)療政策適配和患者需求洞察等多個維度進行了深度優(yōu)化,中國醫(yī)療機構和醫(yī)生應用時,會明顯感受到這一區(qū)別。

中外患者人群特點不同、醫(yī)療服務資源與優(yōu)勢有所差異。例如,肝細胞肝癌,中國以乙肝相關肝癌為主,西方更多是酒精或丙肝相關患者,不同類型患者的手術風險不同;加上中國外科手術經驗豐富、手術期管理成熟,因此在同一疾病遇到多種治療方案時,中西方指南對于優(yōu)選哪種治療方案存在差異。

在一個具體的真實案例中,針對CNLCIIa期(BCLC B期)的肝細胞肝癌患者,M2首推在具備手術條件的情況下進行解剖性肝右葉切除手術(或根據(jù)腫瘤具體位置,可考慮擴大右半肝切除、右三葉切除等),目標是R0切除。

在國家衛(wèi)健委最新發(fā)布的《原發(fā)性肝癌診療指南》(2024版)中,肝切除術是潛在根治性治療,可提供最佳的長期生存獲益,Baichuan-M2嚴格遵循這一方案。

同一病癥gpt-oss-120b則建議首選經動脈化療栓塞術(TACE),理由是符合 BCLCB 期治療指南。



左右滑動查看對比

臨床醫(yī)學專家認為,類似的情況還有很多。僅就這個案例來說,手術切除或TACE都是可選方案,只是中西方指南不同,不是醫(yī)學上的高下之分,而是基于本地患者特點、醫(yī)療資源與當前醫(yī)學發(fā)展水平權衡之下的最優(yōu)解。

醫(yī)療大模型能否將全球醫(yī)學知識、醫(yī)學證據(jù)轉化為符合本地優(yōu)勢特長的臨床決策,也是為醫(yī)生和患者提供切實服務能力的關鍵,M2為此所做的專門優(yōu)化,讓中國臨床場景有了專屬的頂尖模型。

05.

真實病例實測表現(xiàn)極佳

多學科會診場景超強能力得到初步驗證

今年2月,以Baichuan-M1為底座的AI兒科醫(yī)生在國家兒童醫(yī)學中心多學科會診中大放異彩,獲得會診專家一致認可。

M2在醫(yī)療溝通、證據(jù)推理、完整性與深度、臨床可操作性、醫(yī)療安全、風險識別與應急預案六個維度相較于M1均顯著提升。


在北京市海淀區(qū)衛(wèi)健委、北京大學第三醫(yī)院、國家兒童醫(yī)學中心等合作伙伴的支持下,M2在真實病例實測中體現(xiàn)出超強能力。

一位51歲女士近兩個月睡眠充足仍感覺困倦、疲憊,脖子輕微腫脹。M2根據(jù)醫(yī)患對話,詳細梳理出持續(xù)性疲勞、體重增加等多個支持診斷的關鍵癥狀,綜合考慮患者用藥史、年齡、合并癥狀等因素,精準診斷出患者最可能病因為甲狀腺功能減退癥。

內分泌科專家表示,M2在關鍵征象基礎上提出首選假設(自身免疫性甲狀腺炎)并列出直接佐證、反證,之后給出條理化鑒別診斷的推理方式,屬于典型的臨床思維流程,符合臨床醫(yī)學中公認的SOAP分析方式(Subjective主觀資料、Objective客觀資料、Assessment評估、Plan計劃)。它所采用的“支持 / 不支持”兩欄逐一比對的方式也符合住院醫(yī)師寫病程記錄時常用的思路,最后給出進一步檢查與管理建議,充分體現(xiàn)出“閉環(huán)思維”。

醫(yī)院之前部署的其他模型,知識問答上表現(xiàn)不錯,但沒有這么專業(yè)的主任醫(yī)師級專家思維,M2模型展現(xiàn)出人類高水平專家的思維方法讓醫(yī)生們驚嘆。

在另一真實案例中,一位15歲的小男孩莫名其妙咳嗽2個月,逐漸出現(xiàn)呼吸困難,吃了頭孢沒有好轉,急診時已經“重癥肺炎、心包積液”。醫(yī)生將患兒的病歷作為輸入與M2進行了診斷方面的討論。

M2全面復盤小男孩的病情,逐條引用CT、支氣管鏡、血氣分析等數(shù)據(jù)進行推理,準確鎖定“支氣管內占位”主因,主動給出氧療、抗菌/抗病毒劑量區(qū)間等極具執(zhí)行性的治療意見。


國家兒童醫(yī)學中心專家認為,M2在醫(yī)學正確性、證據(jù)鏈推理、可操作性上展現(xiàn)出極強的專業(yè)性,在風險預警方面的表現(xiàn)可圈可點,關注到患兒有呼吸衰竭、心包填塞等風險,并給出應急方案。此外,它還將患兒既往血管瘤與當前病變聯(lián)系,為醫(yī)生打開了更廣闊的思路。

更多技術創(chuàng)新點詳見https://www.baichuan-ai.com/blog/baichuan-M2

06.

在線體驗/API

wisemodel社區(qū)-AI市場-鏡像廣場上線了“百川智能/Baichuan-M2-32B”的鏡像,支持一鍵創(chuàng)建在線體驗或者API服務,選中該鏡像,點擊部署在線體驗或者部署API服務。


進入后,選擇相應的硬件配置,其他信息已經預填寫,可以根據(jù)需要調整,如果無需調整,找到并點擊“提交訂單”按鈕,體驗進入后臺的啟動階段。大概等待1分鐘左右,體驗進入運行中的狀態(tài)。


公開狀態(tài)的在線體驗可以在wisemodel社區(qū)-AI市場-“在線體驗”的頁面上點擊相應的體驗,進入體驗的頁面;私有狀態(tài)的在線體驗需要前往“用戶中心-我的資源-體驗”進入體驗的頁面。


編輯:成蘊年

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