什么是用于医疗诊断的开源大型语言模型？
用于医疗诊断的开源大型语言模型是专门设计用于协助医疗专业人员进行临床决策、患者评估和诊断推理的大型语言模型。这些模型利用先进的深度学习架构，处理医疗数据、临床笔记和患者信息，以提供基于证据的诊断支持。这项技术使开发人员和医疗机构能够以前所未有的灵活性构建、定制和部署AI诊断助手。它们促进医疗创新，加速临床研究，并使先进诊断工具的获取民主化，从而支持从远程医疗平台到医院信息系统和临床研究的各种应用。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b是OpenAI的开源大型语言模型，拥有约1170亿参数（51亿活跃参数），采用专家混合（MoE）设计和MXFP4量化，可在单个80 GB GPU上运行。它在推理、编码、健康和数学基准测试中提供o4-mini级别或更优的性能，支持完整的思维链（CoT）、工具使用和Apache 2.0许可的商业部署。
openai/gpt-oss-120b：医疗级推理强手
gpt-oss-120b是OpenAI的开源大型语言模型，拥有约1170亿参数（51亿活跃参数），采用专家混合（MoE）设计和MXFP4量化，可在单个80 GB GPU上运行。它在推理、编码、健康和数学基准测试中提供o4-mini级别或更优的性能，支持完整的思维链（CoT）、工具使用和Apache 2.0许可的商业部署。该模型在健康相关任务中的卓越表现使其成为医疗诊断应用的理想选择，在这些应用中，复杂的推理和基于证据的决策至关重要。其高效的架构使其能够在临床环境中部署，同时保持最先进的诊断准确性。
优点
- 在健康和医疗推理基准测试中表现卓越。
- 高效的MoE架构，仅有51亿活跃参数。
- 思维链推理，提供透明的诊断逻辑。
缺点
- 需要80GB GPU基础设施以获得最佳性能。
- 未专门针对专有医疗数据集进行训练。
我们喜爱它的原因
- 它将OpenAI久经考验的推理能力与开源可访问性相结合，提供医院级别的诊断支持，并附带临床医生可以信任和验证的透明思维链解释。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在强化学习之前，DeepSeek-R1融入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务中实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：高级临床推理引擎
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。在强化学习之前，DeepSeek-R1融入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务中实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体有效性。凭借其MoE架构中庞大的6710亿总参数和164K的上下文长度，DeepSeek-R1擅长处理大量的医疗记录、研究论文和临床指南。该模型的强化学习训练确保了准确、逐步的诊断推理，这与临床决策过程相呼应，使其在复杂的鉴别诊断和治疗计划中具有无价的价值。
优点
- 在推理任务中性能与OpenAI-o1相当。
- 164K的超长上下文长度，适用于全面的医疗记录处理。
- 6710亿参数的MoE架构，用于复杂的医疗推理。
缺点
- 由于参数数量庞大，计算要求更高。
- 在SiliconFlow上，每百万输出令牌的溢价为$2.18。
我们喜爱它的原因
- 它代表了开源医疗推理的巅峰，将海量知识容量与强化学习相结合，提供可与最先进专有系统媲美的诊断洞察。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型（VLM）。该模型基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数，并采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。该模型具有“思考模式”开关，允许用户灵活选择快速响应或深度推理，以平衡效率和有效性。
zai-org/GLM-4.5V：多模态医学影像专家
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型（VLM）。该模型基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，拥有1060亿总参数和120亿活跃参数，并采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。在技术上，GLM-4.5V继承了GLM-4.1V-Thinking的血统，并引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其对3D空间关系的感知和推理能力。该模型擅长分析医学图像、放射扫描、病理切片和临床图表——在其规模的开源模型中，在41个公共多模态基准测试中取得了最先进的性能。“思考模式”功能使医生能够在快速初步评估和详细诊断分析之间进行选择，使其非常适合紧急分诊和全面的病例审查。
优点
- 先进的视觉语言能力，用于医学影像分析。
- 3D-RoPE技术，实现卓越的空间关系理解。
- 在41个多模态基准测试中表现最先进。
缺点
- 需要与医学影像系统集成才能最佳使用。
- 66K的上下文长度小于纯文本模型。
我们喜爱它的原因
- 它弥合了医学影像与AI诊断之间的鸿沟，为放射科医生和临床医生提供了一个强大的多模态助手，能够同时分析视觉和文本医学数据，并提供灵活的推理深度。
医疗AI模型比较
在此表中，我们比较了2025年领先的开源医疗诊断大型语言模型，每个模型都具有独特的临床优势。对于专注于医疗的高级推理，openai/gpt-oss-120b提供高效部署和卓越的健康基准性能。对于全面的临床推理，deepseek-ai/DeepSeek-R1提供海量上下文和鉴别诊断能力，而zai-org/GLM-4.5V则擅长多模态医学影像分析。这份并排比较有助于您为特定的医疗AI应用选择最佳模型。所有定价均来自SiliconFlow。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | 推理与健康 | $0.09/M 输入, $0.45/M 输出 | 健康基准表现卓越 |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | 高级推理 | $0.50/M 输入, $2.18/M 输出 | 复杂鉴别诊断 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5V | 智谱AI | 视觉语言医疗AI | $0.14/M 输入, $0.86/M 输出 | 医学影像分析 |
常见问题
我们2025年医疗诊断的三大首选是openai/gpt-oss-120b、deepseek-ai/DeepSeek-R1和zai-org/GLM-4.5V。这些模型因其卓越的临床推理能力、医学知识深度以及解决诊断挑战的独特方法（从健康特定基准到多模态影像分析）而脱颖而出。
对于具有强大健康基准的通用临床推理和高效部署，openai/gpt-oss-120b是理想选择。对于需要分析大量医疗记录和多步骤推理的复杂鉴别诊断，具有164K上下文的deepseek-ai/DeepSeek-R1表现出色。对于放射学、病理学以及任何需要视觉语言理解的医学影像分析，zai-org/GLM-4.5V凭借其先进的3D空间推理和多模态能力是最佳选择。