Baichuan-M3-235B：百川智能推出的 2350 亿参数级专业医疗大模型
一、Baichuan-M3-235B是什么
Baichuan-M3-235B是百川智能于2026年1月正式发布并开源的新一代医疗增强大语言模型，属于百川医疗大模型系列的升级版本，前序产品为Baichuan-M2-32B。该模型拥有2350亿参数规模，是当前全球范围内针对严肃医疗场景设计的参数规模大、性能表现领先的开源医疗大模型。
与传统医疗问答模型仅聚焦于“知识输出”不同，Baichuan-M3-235B的核心定位是构建可信赖的临床决策辅助系统，从“被动回答用户问题”转向“主动模拟医生进行严肃问诊”，通过多轮结构化交互收集关键诊疗信息，再基于完整信息开展深度医学推理，最终输出符合循证医学原则的结论与建议。
该模型并非通用大模型的简单医疗微调版本，而是从训练目标、评测体系、交互逻辑三个维度围绕医疗场景进行系统性重构，其设计初衷是解决传统医疗AI存在的回答模糊、幻觉率高、部署成本高、无法适配真实临床流程等核心痛点，推动医疗AI从“知识工具”向“专业服务能力”演进。目前，Baichuan-M3-235B已集成至百川智能旗下医疗应用“百小应”，并面向医生与患者开放试用，同时遵循Apache 2.0开源协议，支持科研、教学与商业场景的二次开发。
二、功能特色
Baichuan-M3-235B围绕医疗场景的核心需求，打造了四大核心功能特色，覆盖“性能表现、交互能力、可靠性、部署效率”四大维度，且各项能力均通过权威评测与真实临床场景验证，具体如下：
（一）全球领先的医疗评测性能
Baichuan-M3-235B在当前全球最权威的医疗大模型评测集HealthBench及其高难度子集HealthBench Hard中均取得全球第一的成绩，首次在医疗领域实现对OpenAI GPT-5.2的全面超越，成为当前全球医疗沟通与推理能力最强的开源医疗大模型。
HealthBench综合得分65.1分：该评测集由262名来自60个国家的医生共同构建，包含5000组高保真真实医疗对话，覆盖问诊、风险评估、医学解释、临床推理等全流程任务，是衡量医疗大模型性能的“黄金标准”。
HealthBench Hard得分44.4分：该子集聚焦复杂临床决策问题，此前行业平均水平仅处于及格线附近，Baichuan-M3-235B的成绩实现了“断崖式领先”。
SCAN-bench全维度登顶：在百川智能自研的端到端医疗评测集SCAN-bench中，该模型是唯一在病史采集、实验室检查、疾病诊断三大核心维度均排名第一的模型，且各项能力显著高于人类医生基线水平。
（二）原生端到端的严肃问诊能力
这是Baichuan-M3-235B最核心的突破点，区别于传统模型的“角色扮演式问诊”，该模型具备内生的临床问诊思维，能像真实医生一样完成从接诊到信息收集的全流程交互，核心遵循SCAN原则（Safety Stratification安全分层、Clarity Matters信息澄清、Association & Inquiry关联追问、Normative Protocol规范化输出），将临床问诊的经验性思维“白盒化”。
主动风险分层：面对用户模糊的症状描述，模型会优先排查危急重症相关信号，而非直接输出常规诊断建议，符合医疗“安全第一”的核心原则。
结构化信息澄清：通过多轮针对性追问，将用户的主观描述（如“我肚子痛”）转化为结构化临床信息（如“腹痛位置在左上腹、持续时间2小时、伴随恶心呕吐”）。
有限轮次高效问诊：基于SPAR算法优化，模型能在有限对话轮次内问全、问准关键信息，避免冗余提问，问诊准确度每提升2%，后续诊疗结果准确度可提升1%。
（三）全球最低的医疗幻觉率（3.5%）
幻觉是医疗AI落地的核心障碍，可能导致错误的诊断建议与安全风险。Baichuan-M3-235B通过内化式事实约束，在不依赖外部检索工具的前提下，将医疗幻觉率降至3.5%，成为当前公开评测中幻觉率最低的医疗大模型，且显著优于GPT-5.2。
事实感知训练：将医学事实一致性纳入强化学习的核心训练目标，让模型在生成回答时持续受到权威医学证据的约束，而非仅通过后处理纠错。
知边界、敢说“不知道”：面对知识边界外的复杂病例，模型不会生成不确定性结论，而是主动给出风险提示与就医建议，符合“知之为知之，不知为不知”的医疗原则。
细粒度事实校验：模型输出会被拆解为可验证的原子医学声明，逐条对照权威医学指南与证据，从根源上减少“一本正经的胡说八道”。
（四）高效部署与推理优化
尽管拥有2350亿超大参数规模，但Baichuan-M3-235B通过量化与推理加速技术，大幅降低了部署门槛与显存占用，兼顾性能与实用性：
W4量化方案：采用4比特量化技术，相比全精度模型，显存占用降低74%，仅需原显存的26%即可实现推理。
Gated Eagle3投机解码：搭配该解码技术后，推理速度提升96%，大幅缩短大参数模型的响应时间。
多版本适配：官方提供全精度版本与GPTQ-INT4量化版本，量化版本可在消费级显卡（如RTX 4090）上实现本地部署，无需依赖大型分布式集群。
三、技术细节
Baichuan-M3-235B的技术体系围绕医疗场景的痛点设计，核心包含模型训练范式、核心算法、幻觉抑制机制、推理优化技术四大模块，是一套从“训练”到“落地”的全链路解决方案，具体细节如下：
（一）三阶段多专家融合训练范式
为兼顾模型效果与训练效率，Baichuan-M3-235B采用“分阶段、多专家”的训练策略，区别于传统大模型的单一训练流程，该范式更贴合医疗知识的专业性与复杂性特征：
第一阶段：领域专项强化学习（RL）
基于海量权威医学数据（包括医学指南、临床病例、诊疗规范等）进行专项预训练，同时引入150多位一线医生的人工标注数据，让模型掌握基础的医学知识与临床逻辑。此阶段核心解决“模型懂医学”的问题。第二阶段：离线蒸馏
将大参数模型的医疗能力蒸馏至中小参数分支，同时保留核心推理能力，为后续轻量化部署打下基础。此阶段核心解决“模型效率”的问题。第三阶段：MOPD在线优化
引入动态Verifier System（动态验证系统），替代传统的静态评分规则，根据模型能力的提升持续调整监督信号，让模型在训练过程中不断适应更复杂的临床场景，避免“刷评测”式的能力提升。此阶段核心解决“模型泛化能力”的问题。
（二）核心算法：SPAR与SCAN原则
两大核心算法是Baichuan-M3-235B实现“严肃问诊”的关键，分别解决“长对话训练稳定性”与“问诊逻辑标准化”的问题：
SPAR算法（Step-Penalized Advantage with Relative baseline）
中文名为分段流水线强化学习算法，针对传统GRPO算法无法稳定进行长对话训练的痛点设计。该算法将临床诊疗流程解耦为病史采集、鉴别诊断、检验检查、精确诊断四个阶段，通过“过程级奖励”实现精准的信用分配，解决医疗长交互链路中的“奖励稀疏”问题，让模型在每一个诊疗阶段都能得到针对性的优化反馈。SCAN原则
并非传统意义上的算法，而是一套临床问诊行为准则，是Baichuan-M3-235B的“问诊思维框架”。通过将安全分层、信息澄清、关联追问、规范化输出四个维度的要求融入模型训练，让模型摆脱“角色扮演”的表层交互，形成内生的临床问诊逻辑。例如，在安全分层维度，模型会优先提问“是否有胸痛、呼吸困难等症状”，排除心脑血管急症后，再进行常规症状排查。
（三）幻觉抑制机制：Fact-Aware RL框架
Baichuan-M3-235B采用Fact-Aware RL（事实感知强化学习） 框架，从模型训练阶段就实现幻觉抑制，而非依赖外部工具补充，这是其幻觉率全球最低的核心技术支撑：
事实校验模块内置：在强化学习循环中，嵌入基于权威医学证据的在线幻觉检测模块，模型生成的每一条医学结论都会实时与权威数据库进行比对。
动态奖励聚合：将“事实一致性”作为核心奖励指标，若模型生成幻觉内容，会受到负向奖励惩罚；若能准确引用医学证据或主动声明知识边界，会得到正向奖励。
医学证据库迭代：关联最新的医学指南与临床研究成果，让事实校验模块的内容持续更新，保证模型输出与当前医疗共识一致。
（四）推理与部署优化技术
针对2350亿参数的大模型部署难题，Baichuan-M3-235B采用多项优化技术，大幅降低使用门槛，具体技术细节如下表所示：
| 优化技术 | 核心作用 | 效果提升 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| W4量化方案 | 降低显存占用 | 显存占用减少74%，仅需原显存的26% | 私有化部署、本地推理 |
| Gated Eagle3投机解码 | 提升推理速度 | 推理加速96%，缩短响应时间 | 在线交互场景、实时问诊 |
| GPTQ-INT4量化版本 | 轻量化部署 | 支持消费级显卡（如RTX 4090）本地运行 | 个人科研、小型医疗机构 |
| 分布式集群适配 | 全精度模型部署 | 支持8×A100 80GB/H100集群，TB级内存适配 | 大型医疗平台、企业级应用 |
四、应用场景
Baichuan-M3-235B遵循“辅助而非替代”的医疗AI原则，其能力边界聚焦于“医疗信息处理、临床流程辅助、医学知识传播”，不涉及直接的疾病诊断与治疗决策，核心应用场景可分为面向患者、面向医疗从业者、面向科研与教育三大类，具体如下：
（一）面向患者：健康咨询与就医辅助
这是Baichuan-M3-235B最贴近大众的应用场景，核心解决患者“就医前信息梳理”与“日常健康咨询”的需求，避免因信息不对称导致的就医效率低下问题：
症状初步梳理：患者可通过自然语言向模型描述身体不适，模型通过多轮追问将模糊的症状转化为结构化信息，并生成“病情摘要”，患者可将该摘要带给线下医生，帮助医生快速掌握病情，减少问诊时间。
日常健康指导：针对饮食、运动、慢病管理等日常健康问题，模型可输出符合循证医学的建议，例如“高血压患者的低盐饮食方案”“糖尿病患者的运动注意事项”等。
就医路径指引：根据患者的症状与病史，模型可给出合理的就医科室建议，避免患者“挂错号、跑错科”。
医疗知识科普：用通俗易懂的语言解释医学术语、疾病原理、检查项目意义等，例如“什么是血常规？各项指标代表什么？”，提升患者的医疗认知水平。
（二）面向医疗从业者：临床决策与工作效率辅助
针对医生、护士等医疗从业者，Baichuan-M3-235B可作为临床辅助工具，帮助从业者提升工作效率，聚焦核心的诊疗决策工作：
诊疗思路推演：医生可将疑难病例的信息输入模型，模型可输出可能的鉴别诊断方向、需要完善的检查项目等，为医生的诊疗决策提供参考（非替代决策）。
医疗文书辅助：基于临床数据自动生成病历、病程记录等医疗文书的初稿，医生可在此基础上进行修改完善，减少文书撰写的时间成本。
医学指南查询与解读：模型可快速检索并解读最新的医学指南，例如“2025版高血压诊疗指南的更新要点”，帮助医生及时掌握行业最新进展。
临床风险提醒：在诊疗过程中，模型可针对特定病例给出潜在的风险提示，例如“老年糖尿病患者使用某药物的低血糖风险”，辅助医生做好风险防控。
（三）面向科研与教育：医学研究与人才培养
Baichuan-M3-235B的开源特性使其成为医学科研与教育的重要工具，推动医疗AI技术的创新与医学人才的培养：
医疗AI算法研究：科研人员可基于该模型的开源代码与权重，开展医疗大模型的微调、优化、创新算法研究，例如针对特定专科（如心血管、肿瘤）的模型定制化开发。
临床病例分析：模型可对海量临床病例进行结构化分析与挖掘，帮助科研人员发现疾病的发病规律、治疗效果关联因素等，为医学研究提供数据支撑。
医学教育实训：针对医学生与年轻医生，模型可模拟标准化病人进行问诊实训，帮助学习者提升问诊能力与临床思维；同时，模型可作为“医学知识问答助手”，解答学习者的专业问题。
医疗知识图谱构建：基于模型的医学知识储备，可辅助构建或更新医疗知识图谱，为医疗大数据分析与智能决策提供基础。
五、使用方法
Baichuan-M3-235B的使用方式分为快速体验与本地部署/二次开发两种，前者适合普通用户与开发者快速验证模型能力，后者适合有定制化需求的企业与科研机构。官方提供了基于Hugging Face的标准化调用方式，同时支持量化版本的轻量化部署，具体操作步骤如下：
（一）快速体验：在线试用
普通用户无需部署模型，可通过百川智能官方推出的医疗应用百小应（ying.ai）快速体验Baichuan-M3-235B的核心能力，操作步骤如下：
打开浏览器，访问网址：https://ying.ai/；
无需注册，直接在对话框中输入健康问题或症状描述（例如“我最近总是失眠，该怎么办？”）；
模型会通过多轮追问与用户交互，最终输出对应的健康建议或信息梳理结果；
医生用户可通过实名认证后，解锁更多临床辅助功能（如诊疗思路推演、医学指南查询）。
（二）本地部署/二次开发：基于Hugging Face调用
该方式适合开发者与科研人员，需具备一定的Python编程基础与硬件资源，核心分为环境准备、模型加载、推理调用三个步骤，同时需注意硬件配置要求（参考表1）。
1. 环境准备
首先搭建模型运行的基础环境，推荐使用Python 3.8及以上版本，核心依赖库包括PyTorch、Transformers、Accelerate等，具体命令如下：
# 安装Python依赖库 pip install torch==2.1.0 transformers==4.36.0 accelerate==0.25.0 sentencepiece==0.1.99 # 若使用量化版本，需额外安装GPTQ相关库 pip install auto-gptq==0.7.1
硬件配置需根据使用的模型版本调整，具体要求如下：
全精度版本（235B）：需分布式集群（8×A100 80GB或H100），TB级内存，InfiniBand网络支持；
GPTQ-INT4量化版本：消费级显卡（如RTX 4090 24GB）或专业级显卡（如A10G 24GB），32GB及以上内存；
操作系统：支持Windows 10及以上、Mac OS 12及以上、Linux（Ubuntu 18.04及以上）。
2. 模型加载
通过Hugging Face的AutoModelForCausalLM与AutoTokenizer加载模型与分词器，官方提供了模型权重的开源地址，需设置trust_remote_code=True以支持自定义代码，具体代码如下：
# 加载全精度版本
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 初始化分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan-M3-235B", trust_remote_code=True)
# 初始化模型，开启分布式训练加速
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"baichuan-inc/Baichuan-M3-235B",
trust_remote_code=True,
device_map="auto", # 自动分配设备
torch_dtype=torch.bfloat16 # 使用bf16精度，降低显存占用
)
# 加载GPTQ-INT4量化版本（推荐轻量化部署使用）
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
# "baichuan-inc/Baichuan-M3-235B-GPTQ-INT4",
# trust_remote_code=True,
# device_map="auto"
# )3. 推理调用
模型加载完成后，可通过自然语言输入进行推理调用，核心是将输入文本编码为张量，经过模型生成后再解码为自然语言输出，同时可设置生成参数（如最大长度、温度、top_p等）调整输出效果，具体代码如下：
# 定义输入问题（医疗相关） prompt = "患者，男，30岁，突发头痛2小时，伴随恶心、呕吐，无肢体麻木，请问需要优先排查哪些疾病？" # 编码输入文本 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) # 模型生成输出 outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=512, # 最大生成长度 temperature=0.7, # 生成多样性，数值越低越严谨 top_p=0.95, # 核采样 do_sample=True, num_return_sequences=1 ) # 解码并打印结果 response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(response)
运行上述代码后，模型会输出对应的医学推理结果，例如优先排查颅内出血、偏头痛、高血压急症等疾病，并给出进一步的检查建议。
4. 多轮对话调用
针对“严肃问诊”的多轮交互场景，可通过循环输入实现多轮对话，核心是保留历史对话上下文，具体代码示例如下：
# 初始化历史对话
history = []
while True:
# 用户输入
user_input = input("请输入你的问题（输入q退出）：")
if user_input.lower() == "q":
break
# 构建对话上下文
prompt = "\n".join([f"用户：{h[0]}\n模型：{h[1]}" for h in history]) + f"\n用户：{user_input}\n模型："
# 编码与生成
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, temperature=0.6, top_p=0.9)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split("模型：")[-1]
# 打印并保存历史对话
print(f"模型：{response}")
history.append((user_input, response))
六、常见问题解答
Q：Baichuan-M3-235B与传统医疗问答机器人有什么区别？
A：传统医疗问答机器人是“知识库检索工具”，只能根据用户问题匹配预设的答案，无法主动追问与推理；而Baichuan-M3-235B是生成式大模型，具备内生的临床思维，能通过多轮对话收集信息，再基于完整信息进行医学推理，交互方式更接近真实医生，且回答的灵活性与准确性更高。
Q：Baichuan-M3-235B可以替代医生进行疾病诊断吗？
A：不可以。官方明确说明，该模型的定位是“医疗辅助工具”，而非替代医生的诊疗决策。其输出结果仅可作为参考，不能作为疾病诊断、治疗方案制定的依据。在任何情况下，用户都应优先咨询专业医生的意见。
Q：Baichuan-M3-235B的训练数据来源是什么？是否符合医疗数据隐私要求？
A：模型的训练数据主要包括公开的权威医学指南、临床诊疗规范、医学期刊论文、匿名化的临床病例等，所有数据均经过脱敏处理，符合《个人信息保护法》与医疗数据隐私相关规定，未使用任何未授权的个人医疗信息。
Q：普通电脑能否运行Baichuan-M3-235B？
A：全精度235B版本无法在普通电脑上运行，需要大型分布式集群；但GPTQ-INT4量化版本可在配备高端消费级显卡（如RTX 4090 24GB）的电脑上运行，具体要求为显卡显存≥24GB、内存≥32GB、固态硬盘（SSD）≥100GB（用于存储模型权重）。
Q：部署过程中出现“显存不足”的错误，该如何解决？
A：可通过以下方式解决：① 切换至GPTQ-INT4量化版本，这是最有效的方式；② 开启模型的低精度推理（如使用torch.bfloat16或torch.float16）；③ 减少生成的最大长度（max_new_tokens）；④ 若使用多卡环境，开启分布式训练（device_map="auto"）。
Q：模型生成的回答存在延迟，如何提升推理速度？
A：① 采用Gated Eagle3投机解码技术，官方代码已集成该功能，可在生成时开启；② 使用量化版本，量化后的模型推理速度远快于全精度版本；③ 优化硬件配置，使用更高性能的显卡（如A100、H100）；④ 减少生成参数的多样性（如降低temperature值）。
Q：Baichuan-M3-235B支持哪些专科的医疗咨询？
A：模型覆盖全科医疗的核心能力，包括内科、外科、妇产科、儿科、皮肤科等常见专科的基础问诊与推理能力，同时对心血管、神经、消化等重点专科的支持更为深入。但对于罕见病、疑难重症，模型的能力有限，会主动提示用户咨询专科医生。
Q：模型的幻觉率为3.5%，是否意味着其回答100%可靠？
A：3.5%的幻觉率是基于权威评测集的统计结果，并不代表在所有场景下的回答均100%可靠。医疗场景复杂多变，个体病例存在差异，因此模型的输出结果仍需医疗专业人员的审核与验证，不可直接作为诊疗依据。
Q：Baichuan-M3-235B是否支持多语言？
A：目前模型的核心能力聚焦于中文医疗场景，对英文医疗内容的支持有限。官方表示后续会逐步升级多语言能力，但当前优先优化中文临床场景的性能。
七、相关链接
Hugging Face全精度模型权重：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-M3-235B
Hugging Face量化模型权重：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-M3-235B-GPTQ-INT4
在线体验入口（百小应）：https://ying.ai/
八、总结
Baichuan-M3-235B是百川智能开源的2350亿参数级医疗增强大语言模型，也是当前全球性能领先的开源医疗大模型，其在HealthBench、HealthBench Hard、SCAN-bench等权威评测中均取得全球第一的成绩，医疗幻觉率低至3.5%，并首次实现了原生端到端的严肃问诊能力，核心遵循SCAN原则与SPAR算法，能模拟真实医生的临床思维进行多轮结构化交互。该模型并非通用大模型的简单医疗微调，而是从训练范式、评测体系、交互逻辑三个维度围绕医疗场景进行系统性重构，通过Fact-Aware RL框架实现内化式幻觉抑制，搭配W4量化与Gated Eagle3投机解码技术大幅降低部署门槛，量化版本可在消费级显卡上运行。Baichuan-M3-235B遵循Apache 2.0开源协议，支持商业与二次开发，应用场景覆盖患者健康咨询、医疗从业者临床辅助、医学科研与教育三大领域，其核心定位是“医疗辅助工具”，不可替代专业医生的诊疗决策，官方也通过在线应用“百小应”向大众开放了试用渠道。作为医疗大模型从“知识问答”走向“临床流程建模”的重要技术节点，Baichuan-M3-235B为医疗AI的落地提供了高性能、低幻觉、易部署的开源解决方案，推动了医疗AI向专业化、可信赖化的方向发展。
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