百川开源32B医疗大模型Baichuan-M2登顶全球榜首,中国团队以单卡部署创新领跑医疗AI赛道

2025-09-29 06:24:39 1565次浏览

  

文|白鸽

编|王一粟

百川智能在医疗AI领域交出亮眼成绩单!8月11日,该公司发布第二款开源医疗增强推理大模型Baichuan-M2。这款32B参数的模型在OpenAI的Healthbench评测中表现优异,甚至超越了5天前发布的gpt-oss-120b开源模型。

值得注意的是,Baichuan-M2不仅超越了gpt-oss-120b,还在医疗能力上反超了除GPT-5之外的所有开源与闭源前沿模型,以更小的模型规模登顶全球开源医疗大模型榜首。

在医疗健康这个特殊领域,模型部署面临独特挑战。由于涉及大量敏感隐私信息,医疗机构对私有化部署需求强烈,但传统方案往往成本高昂。Baichuan-M2的创新之处在于支持RTX4090单卡部署,大幅降低了落地门槛,提升了在真实医疗场景中的应用可能性。

短短5天内的这次"攻防战",不仅重塑了全球医疗大模型格局,更重要的意义在于:在中美通用大模型差距持续扩大的背景下,中国团队在AI垂直领域实现了重要突破。

医疗领域被公认为大模型最具潜力的应用场景之一,但目前行业仍缺乏真正突出的产品。即便是OpenAI最新发布的GPT-5,虽然在数学、代码等方面表现优异,医疗领域得分却依然偏低。这反映出医疗大模型仍有长足发展空间。

值得关注的是,中美在垂直行业大模型上的差距相对较小。作为中国大模型企业的代表,百川智能此次在医疗领域已实现与OpenAI并驾齐驱。那么,这家国内最早专注医疗AI的创企是如何实现弯道超车的?

超越全球竞品的硬核实力

传统上,医学考试表现是评估模型医疗能力的主要指标。但随着题库饱和,这类评测已难以全面反映模型的临床实用性。毕竟,医疗AI不是"刷题机器",高分不一定等于实用。

今年5月,OpenAI发布权威的HealthBench评测集,包含5000个医患对话场景,由262名医生制定的48562条评价规则构成,被视为医疗大模型的"试金石"。该评测集分为标准版和更具挑战性的HealthBenchHard版本。

在标准评测中,Baichuan-M2以60.1分超越gpt-oss120b的57.6分,同时领先其他所有开源大模型。在医疗对话任务的关键维度上,如紧急响应、医患沟通等方面都展现出显著优势。

 更具突破性的是,在HealthBenchHard评测中,Baichuan-M2以34.7分成为全球第二款超过32分的模型(此前仅有GPT-5达标),超越了其他所有顶尖闭源模型。这表明其在处理复杂医疗场景时具备突出能力。

技术创新:让AI像医生一样思考

百川智能实现突破的核心思路是:让大模型像医生一样思考和处理真实医患场景。这体现在四个关键技术创新:

1. 构建大型验证系统(LargeVerifierSystem),从多维度严格评估模型输出;2. 采用端到端强化学习;3. 开发AI患者模拟器;4. 运用多类型医疗数据进行深度推理。

特别值得一提的是AI患者模拟器的创新。百川团队通过模拟各类患者的症状表达(包括不准确描述),最大程度还原真实医疗场景。这个"虚拟病人"系统让AI在训练中学会处理信息不全或混乱的情况,培养出类似人类医生的应变能力。

此外,团队采用分阶段强化学习策略,让AI循序渐进地掌握医学知识、沟通技巧和复杂诊断能力,避免了"一口吃成胖子"的困境。

落地实践:效果与成本的双赢

新一代医疗大模型与早期AI应用有本质区别。它不仅是知识问答工具,更能通过Agen  t技术融入诊疗全流程。百川智能的实践印证了这一变革:

- 今年2月,基于Baichuan-M1的AI儿科医生在多学科会诊中表现出色;- 升级后的M2在六个关键维度均有显著提升;- 模型针对中国医疗场景进行了深度优化,更贴合国内指南和政策。

在一个真实的肝癌治疗案例对比中,Baichuan-M2根据中国指南推荐手术切除,而gpt-oss-120b则建议TACE治疗。这反映出模型在本地化适配上的优势。

更重要的是,Baichuan-M2通过技术创新实现了低成本部署:

- 采用4bit量化策略,精度接近无损;

- 支持RTX4090单卡部署,成本降低57倍;

- 开源特性支持二次开发,免除授权费用。

中国医疗AI的突围之路

当前,中国通用大模型与国际领先水平仍有差距。但在垂直行业应用方面,中国展现出独特优势。百川智能选择医疗这一具有本土需求和数据优势的领域深耕,用实际成绩证明了中国团队可以在细分赛道做到全球领先。

通过开源模式,百川降低了医疗AI技术门槛,让全球研究者都能基于其模型开发专属应用。随着M2进入全面落地阶段,百川将与多家顶尖医疗机构合作,推动AI医疗从实验室走向临床一线,最终实现"AI医疗惠及全民"的愿景。

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