ما هي نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للقطاع الطبي؟
نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للقطاع الطبي هي أنظمة ذكاء اصطناعي متخصصة مدربة على فهم ومعالجة وإنشاء المحتوى الطبي بدقة ومعايير سلامة عالية. يمكن لهذه النماذج المساعدة في التوثيق السريري، والبحث الطبي، ودعم التشخيص، والتواصل مع المرضى، والتعليم الطبي. وهي تدمج قدرات استدلال متقدمة للتعامل مع السيناريوهات الطبية المعقدة مع الحفاظ على الامتثال للوائح الرعاية الصحية. تساهم نماذج اللغة الطبية مفتوحة المصدر في إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي القوية في مجال الرعاية الصحية، مما يمكّن المستشفيات والمؤسسات البحثية والشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية من تطوير حلول مبتكرة لرعاية المرضى والبحوث الطبية.
OpenAI GPT-OSS-120B
GPT-OSS-120B هو نموذج لغوي كبير مفتوح الوزن من OpenAI بحوالي 117 مليار معلمة (5.1 مليار نشطة)، يستخدم تصميم مزيج من الخبراء (MoE) وتكميم MXFP4 للعمل على وحدة معالجة رسومات واحدة بسعة 80 جيجابايت. يقدم أداءً يضاهي مستوى o4-mini أو أفضل في معايير الاستدلال والبرمجة والصحة والرياضيات، مع دعم كامل لسلسلة الفكر (CoT)، واستخدام الأدوات، والنشر التجاري المرخص بموجب Apache 2.0.
OpenAI GPT-OSS-120B: ذكاء اصطناعي طبي على مستوى المؤسسات
GPT-OSS-120B هو نموذج لغوي كبير مفتوح الوزن من OpenAI بحوالي 117 مليار معلمة (5.1 مليار نشطة)، يستخدم تصميم مزيج من الخبراء (MoE) وتكميم MXFP4 للعمل على وحدة معالجة رسومات واحدة بسعة 80 جيجابايت. يقدم أداءً يضاهي مستوى o4-mini أو أفضل في معايير الاستدلال والبرمجة والصحة والرياضيات، مع دعم كامل لسلسلة الفكر (CoT)، واستخدام الأدوات، والنشر التجاري المرخص بموجب Apache 2.0. هذا يجعله مثاليًا لتطبيقات الرعاية الصحية التي تتطلب قدرات استدلال قوية وأداءً موثوقًا في السياقات الطبية.
المزايا
- أداء ممتاز في معايير الصحة والطب.
- رخصة Apache 2.0 تتيح النشر التجاري في مجال الرعاية الصحية.
- بنية MoE الفعالة تقلل من التكاليف الحسابية.
العيوب
- يتطلب وحدة معالجة رسومات بسعة 80 جيجابايت للحصول على الأداء الأمثل.
- قد يحتاج إلى ضبط دقيق مخصص للطب للتطبيقات المتخصصة.
لماذا أعجبنا به
- يجمع بين بنية OpenAI المثبتة والأداء الذي يركز على الرعاية الصحية والترخيص التجاري، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية على مستوى المؤسسات.
GLM-4.5V
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناؤه على النموذج النصي الرائد GLM-4.5-Air بإجمالي 106 مليار معلمة و12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية مزيج من الخبراء (MoE) لتحقيق أداء متعدد الوسائط متفوق. مع ابتكارات مثل 3D-RoPE ومفتاح 'وضع التفكير'، يتفوق في معالجة الصور ومقاطع الفيديو والمستندات الطبية—محققًا أداءً على أحدث طراز في معايير الوسائط المتعددة.
GLM-4.5V: تحليل متقدم للصور والمستندات الطبية
GLM-4.5V هو أحدث جيل من نماذج الرؤية واللغة (VLM) الذي أصدرته Zhipu AI. تم بناء النموذج على النموذج النصي الرائد GLM-4.5-Air، الذي يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالية و12 مليار معلمة نشطة، ويستخدم بنية مزيج من الخبراء (MoE) لتحقيق أداء متفوق بتكلفة استدلال أقل. مع ابتكارات مثل الترميز الموضعي الدوراني ثلاثي الأبعاد (3D-RoPE) ومفتاح 'وضع التفكير'، فهو مثالي لتحليل الصور الطبية، ومعالجة المحتوى البصري المتنوع مثل الصور الطبية ومقاطع الفيديو والمستندات الطويلة مع تحقيق أداء على أحدث طراز بين النماذج مفتوحة المصدر في معايير الوسائط المتعددة.
المزايا
- ممتاز لتحليل الصور والمستندات الطبية.
- يوفر 'وضع التفكير' استدلالًا طبيًا مفصلاً.
- بنية MoE فعالة من حيث التكلفة للنشر في مجال الرعاية الصحية.
العيوب
- طول سياق أقصر مقارنة بالنماذج النصية فقط.
- يتطلب أجهزة متخصصة لمعالجة الرؤية.
لماذا أعجبنا به
- يجمع بشكل فريد بين قدرات الرؤية واللغة المتقدمة والاستدلال الطبي، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الأشعة وعلم الأمراض وتحليل المستندات السريرية.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) بإجمالي 671 مليار معلمة في بنية مزيج من الخبراء (MoE). تم تحسينه لمعالجة مشكلات التكرار وسهولة القراءة، ويدمج بيانات البدء البارد لتعزيز أداء الاستدلال. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 في مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال—مما يجعله مثاليًا للاستدلال الطبي المعقد ودعم القرار السريري.
DeepSeek-R1: قوة استدلال سريري متقدمة
DeepSeek-R1 هو نموذج استدلال مدعوم بالتعلم المعزز (RL) يعالج مشكلات التكرار وسهولة القراءة. مع 671 مليار معلمة إجمالية في بنية مزيج من الخبراء (MoE)، يدمج بيانات البدء البارد لتحسين أداء الاستدلال. يحقق أداءً يضاهي OpenAI-o1 في مهام الرياضيات والبرمجة والاستدلال، مما يجعله استثنائيًا لسيناريوهات الاستدلال الطبي المعقدة، ودعم القرار السريري، وتطبيقات البحث الطبي التي تتطلب تحليلًا دقيقًا خطوة بخطوة.
المزايا
- قدرات استدلال استثنائية للسيناريوهات الطبية المعقدة.
- سعة هائلة تبلغ 671 مليار معلمة للمعرفة الطبية الشاملة.
- طول سياق يبلغ 164 ألفًا لمعالجة المستندات الطبية الطويلة.
العيوب
- متطلبات حسابية عالية بسبب العدد الكبير من المعلمات.
- تكاليف استدلال أعلى مقارنة بالنماذج الأصغر.
لماذا أعجبنا به
- يقدم قدرات استدلال لا مثيل لها للسيناريوهات الطبية المعقدة، مما يجعله الخيار الأول لدعم القرار السريري المتقدم وتطبيقات البحث الطبي.
مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية
في هذا الجدول، نقارن نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025 للتطبيقات الطبية، حيث يتمتع كل منها بنقاط قوة فريدة لحالات استخدام الرعاية الصحية. للنشر الطبي على مستوى المؤسسات، يوفر OpenAI GPT-OSS-120B أداءً قويًا في معايير الصحة مع ترخيص تجاري. لتحليل الصور والمستندات الطبية، يقدم GLM-4.5V قدرات متقدمة في الرؤية واللغة. للاستدلال السريري المعقد، يوفر DeepSeek-R1 عمقًا تحليليًا لا مثيل له. تساعدك هذه المقارنة على اختيار النموذج المناسب لتطبيق الذكاء الاصطناعي الطبي الخاص بك.
| الرقم | النموذج | المطور | النوع الفرعي | التسعير (SiliconFlow) | نقطة القوة الأساسية |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | OpenAI GPT-OSS-120B | OpenAI | الاستدلال الطبي | 0.09$ للإدخال / 0.45$ للإخراج لكل مليون توكن | التميز في معايير الصحة |
| 2 | GLM-4.5V | Zhipu AI | رؤية-لغة طبية | 0.14$ للإدخال / 0.86$ للإخراج لكل مليون توكن | تحليل الصور الطبية |
| 3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | الاستدلال الطبي | 0.5$ للإدخال / 2.18$ للإخراج لكل مليون توكن | الاستدلال السريري المتقدم |
الأسئلة الشائعة
اختياراتنا الثلاثة الأولى للتطبيقات الطبية في عام 2025 هي OpenAI GPT-OSS-120B، وGLM-4.5V، وDeepSeek-R1. برز كل من هذه النماذج لأدائه الطبي، واعتبارات السلامة، ونهجه الفريد في حل التحديات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
للنشر الطبي على مستوى المؤسسات الذي يتطلب أداءً في معايير الصحة، يعد OpenAI GPT-OSS-120B مثاليًا. لتحليل الصور الطبية وتطبيقات الأشعة وعلم الأمراض، يتفوق GLM-4.5V بقدراته في الرؤية واللغة. لدعم القرار السريري المعقد والبحث الطبي الذي يتطلب استدلالًا عميقًا، يعد DeepSeek-R1 الخيار الأفضل.