医療業界向けオープンソースLLMとは？
医療業界向けオープンソース大規模言語モデルは、高精度と安全基準で医療コンテンツを理解、処理、生成するように訓練された専門的AIシステムです。これらのモデルは臨床文書化、医学研究、診断支援、患者コミュニケーション、医学教育を支援できます。医療規制への準拠を維持しながら複雑な医療シナリオを処理する高度推論機能を組み込んでいます。オープンソース医療LLMは強力な医療AIツールへのアクセスを民主化し、病院、研究機関、医療スタートアップが患者ケアと医学研究のための革新的ソリューションを開発することを可能にします。
OpenAI GPT-OSS-120B
GPT-OSS-120Bは約117Bパラメータ（5.1Bアクティブ）を持つOpenAIのオープンウェイト大規模言語モデルで、Mixture-of-Experts（MoE）設計とMXFP4量子化を使用して単一80GB GPUで動作します。推論、コーディング、健康、数学ベンチマークでo4-miniレベル以上のパフォーマンスを提供し、完全なChain-of-Thought（CoT）、ツール使用、Apache 2.0ライセンス商用展開サポートを備えています。
OpenAI GPT-OSS-120B：エンタープライズグレード医療AI
GPT-OSS-120Bは約117Bパラメータ（5.1Bアクティブ）を持つOpenAIのオープンウェイト大規模言語モデルで、Mixture-of-Experts（MoE）設計とMXFP4量子化を使用して単一80GB GPUで動作します。推論、コーディング、健康、数学ベンチマークでo4-miniレベル以上のパフォーマンスを提供し、完全なChain-of-Thought（CoT）、ツール使用、Apache 2.0ライセンス商用展開サポートを備えています。これにより、堅牢な推論能力と医療コンテキストでの信頼性のあるパフォーマンスを必要とする医療アプリケーションに理想的です。
長所
- 健康・医療ベンチマークでの優秀なパフォーマンス。
- Apache 2.0ライセンスにより商用医療展開が可能。
- 効率的なMoEアーキテクチャが計算コストを削減。
短所
- 最適なパフォーマンスには80GB GPUが必要。
- 専門アプリケーションには医療特化のファインチューニングが必要な場合がある。
私たちがこれを愛する理由
- OpenAIの実証済みアーキテクチャと医療特化パフォーマンス、商用ライセンスを組み合わせ、エンタープライズ医療AIアプリケーションに完璧です。
GLM-4.5V
GLM-4.5Vは智谱AIによってリリースされた最新世代のビジョン言語モデル（VLM）です。106B総パラメータと12Bアクティブパラメータを持つフラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤とし、優れたマルチモーダルパフォーマンスのためにMoEアーキテクチャを活用しています。3D-RoPEや「思考モード」スイッチなどの革新により、医療画像、動画、文書の処理に優れ、マルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しています。
GLM-4.5V：高度医療画像・文書解析
GLM-4.5Vは智谱AIによってリリースされた最新世代のビジョン言語モデル（VLM）です。このモデルは106B総パラメータと12Bアクティブパラメータを持つフラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤とし、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを活用してより低い推論コストで優れたパフォーマンスを実現しています。3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）や「思考モード」スイッチなどの革新により、医療画像解析に理想的で、医療画像、動画、長文書などの多様なビジュアルコンテンツを処理し、マルチモーダルベンチマークでオープンソースモデル中最先端のパフォーマンスを達成しています。
長所
- 医療画像・文書解析に優秀。
- 思考モードが詳細な医療推論を提供。
- 医療展開に費用対効果の高いMoEアーキテクチャ。
短所
- テキスト専用モデルと比較してコンテキスト長が短い。
- ビジョン処理に専門ハードウェアが必要。
私たちがこれを愛する理由
- 高度なビジョン言語能力と医療推論を独自に組み合わせ、放射線科、病理学、臨床文書解析アプリケーションに理想的です。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1は強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、MoEアーキテクチャで671B総パラメータを持ちます。反復と可読性の問題に対処するよう最適化され、推論パフォーマンス向上のためにコールドスタートデータを組み込んでいます。数学、コード、推論タスクでOpenAI-o1と同等のパフォーマンスを達成し、複雑な医療推論と臨床意思決定支援に理想的です。
DeepSeek-R1：高度臨床推論パワーハウス
DeepSeek-R1は強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、反復と可読性の問題に対処します。MoEアーキテクチャで671B総パラメータを持ち、推論パフォーマンスを最適化するためにコールドスタートデータを組み込んでいます。数学、コード、推論タスクでOpenAI-o1と同等のパフォーマンスを達成し、複雑な医療推論シナリオ、臨床意思決定支援、段階的分析を必要とする医学研究アプリケーションに卓越しています。
長所
- 複雑な医療シナリオでの例外的推論能力。
- 包括的医療知識のための大規模671Bパラメータ容量。
- 長い医療文書処理のための164Kコンテキスト長。
短所
- 大きなパラメータ数による高い計算要求。
- 小型モデルと比較して高い推論コスト。
私たちがこれを愛する理由
- 複雑な医療シナリオで比類なき推論能力を提供し、高度臨床意思決定支援と医学研究アプリケーションの第一選択です。
医療AIモデル比較
この表では、医療アプリケーション向けの2025年主要オープンソースLLMを比較します。各モデルは医療ユースケースに独自の強みを持ちます。エンタープライズ医療展開では、OpenAI GPT-OSS-120Bが商用ライセンスで堅牢な健康ベンチマークパフォーマンスを提供。医療画像・文書解析では、GLM-4.5Vが高度ビジョン言語能力を提供。複雑な臨床推論では、DeepSeek-R1が比類なき分析の深さを提供。この比較は、特定の医療AIアプリケーションに適したモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | 価格（SiliconFlow） | コア強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | OpenAI GPT-OSS-120B | OpenAI | 医療推論 | $0.09 入力 / $0.45 出力 per Mトークン | 健康ベンチマーク優秀性 |
| 2 | GLM-4.5V | 智谱AI | 医療ビジョン言語 | $0.14 入力 / $0.86 出力 per Mトークン | 医療画像解析 |
| 3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | 医療推論 | $0.5 入力 / $2.18 出力 per Mトークン | 高度臨床推論 |
よくある質問
2025年医療アプリケーション向けトップ3は、OpenAI GPT-OSS-120B、GLM-4.5V、DeepSeek-R1です。これらのモデルはそれぞれ医療パフォーマンス、安全性への配慮、医療AIアプリケーションの課題解決への独自アプローチで際立っています。
健康ベンチマークパフォーマンスを必要とするエンタープライズ医療展開にはOpenAI GPT-OSS-120Bが理想的。医療画像解析、放射線科、病理学アプリケーションにはGLM-4.5Vがビジョン言語能力で優れています。深い推論を必要とする複雑な臨床意思決定支援と医学研究にはDeepSeek-R1が最上の選択です。