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终极指南 - 2025年医疗行业最佳开源大型语言模型

作者
客座博客作者:

Elizabeth C.

我们为您带来2025年医疗行业最佳开源大型语言模型的权威指南。我们与医疗保健专家合作,在临床基准上测试了性能,并分析了架构,以揭示医疗AI领域的佼佼者。从用于临床决策支持的高级推理模型,到用于医学影像分析的视觉语言模型,这些模型在准确性、安全性以及实际医疗应用中表现出色——通过SiliconFlow等服务,帮助医疗专业人员和研究人员构建下一代AI驱动的医疗保健工具。我们2025年的三大推荐是OpenAI GPT-OSS-120B、GLM-4.5V和DeepSeek-R1——它们都因其卓越的临床能力、安全特性以及推动开源医疗AI应用边界的能力而被选中。



什么是医疗行业开源大型语言模型?

医疗行业开源大型语言模型是经过专门训练的AI系统,旨在以高准确性和安全标准理解、处理和生成医疗内容。这些模型可以协助临床文档、医学研究、诊断支持、患者沟通和医学教育。它们融合了高级推理能力,能够处理复杂的医疗场景,同时遵守医疗保健法规。开源医疗大型语言模型使强大的医疗AI工具普及化,使医院、研究机构和医疗初创公司能够为患者护理和医学研究开发创新解决方案。

OpenAI GPT-OSS-120B

GPT-OSS-120B是OpenAI的开放权重大型语言模型,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。

子类型:
医疗推理
开发者:OpenAI

OpenAI GPT-OSS-120B:企业级医疗AI

GPT-OSS-120B是OpenAI的开放权重大型语言模型,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。这使其成为需要强大推理能力和在医疗环境中可靠性能的医疗保健应用的理想选择。

优点

  • 在健康和医疗基准测试中表现出色。
  • Apache 2.0许可支持商业医疗部署。
  • 高效的MoE架构降低了计算成本。

缺点

  • 需要80 GB GPU才能获得最佳性能。
  • 对于专业应用可能需要进行医疗特定微调。

我们喜爱它的理由

  • 它将OpenAI成熟的架构与以医疗保健为中心的性能和商业许可相结合,使其成为企业医疗AI应用的完美选择。

GLM-4.5V

GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉语言模型(VLM)。它基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建,拥有1060亿总参数和120亿活跃参数,采用MoE架构以实现卓越的多模态性能。凭借3D-RoPE和“思考模式”开关等创新,它擅长处理医学图像、视频和文档——在多模态基准测试中取得了最先进的性能。

子类型:
医疗视觉语言
开发者:智谱AI

GLM-4.5V:高级医学影像和文档分析

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。凭借3D旋转位置编码(3D-RoPE)和“思考模式”开关等创新,它非常适合医学影像分析,能够处理医学图像、视频和长文档等多样化的视觉内容,同时在多模态基准测试中在开源模型中取得最先进的性能。

优点

  • 非常适合医学影像和文档分析。
  • 思考模式提供详细的医疗推理。
  • 经济高效的MoE架构,适用于医疗部署。

缺点

  • 与纯文本模型相比,上下文长度较短。
  • 需要专门的硬件进行视觉处理。

我们喜爱它的理由

  • 它独特地结合了先进的视觉语言能力和医疗推理,使其成为放射学、病理学和临床文档分析应用的理想选择。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1是一个由强化学习(RL)驱动的推理模型,采用MoE架构,总参数达6710亿。它经过优化,解决了重复和可读性问题,并融入了冷启动数据以增强推理性能。它在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能——使其成为复杂医疗推理和临床决策支持的理想选择。

子类型:
医疗推理
开发者:DeepSeek AI

DeepSeek-R1:高级临床推理强手

DeepSeek-R1是一个由强化学习(RL)驱动的推理模型,解决了重复和可读性问题。它采用MoE架构,总参数达6710亿,并融入了冷启动数据以优化推理性能。它在数学、代码和推理任务上取得了与OpenAI-o1相当的性能,使其在复杂的医疗推理场景、临床决策支持以及需要仔细逐步分析的医学研究应用中表现卓越。

优点

  • 针对复杂医疗场景的卓越推理能力。
  • 庞大的6710亿参数容量,提供全面的医学知识。
  • 164K上下文长度,用于处理长篇医疗文档。

缺点

  • 由于参数数量庞大,计算要求高。
  • 与较小模型相比,推理成本更高。

我们喜爱它的理由

  • 它为复杂的医疗场景提供了无与伦比的推理能力,使其成为高级临床决策支持和医学研究应用的首选。

医疗AI模型比较

在此表中,我们比较了2025年领先的医疗应用开源大型语言模型,每个模型在医疗保健用例中都具有独特的优势。对于企业医疗部署,OpenAI GPT-OSS-120B提供强大的健康基准性能和商业许可。对于医学影像和文档分析,GLM-4.5V提供先进的视觉语言能力。对于复杂的临床推理,DeepSeek-R1提供无与伦比的分析深度。此比较有助于您为特定的医疗AI应用选择合适的模型。

序号 模型 开发者 子类型 定价 (SiliconFlow)核心优势
1OpenAI GPT-OSS-120BOpenAI医疗推理每百万token输入$0.09 / 输出$0.45健康基准表现卓越
2GLM-4.5V智谱AI医疗视觉语言每百万token输入$0.14 / 输出$0.86医学影像分析
3DeepSeek-R1DeepSeek AI医疗推理每百万token输入$0.5 / 输出$2.18高级临床推理

常见问题

我们2025年医疗应用的三大推荐是OpenAI GPT-OSS-120B、GLM-4.5V和DeepSeek-R1。这些模型都因其医疗性能、安全考量以及解决医疗AI应用挑战的独特方法而脱颖而出。

对于需要健康基准性能的企业医疗部署,OpenAI GPT-OSS-120B是理想选择。对于医学影像分析、放射学和病理学应用,GLM-4.5V凭借其视觉语言能力表现出色。对于需要深度推理的复杂临床决策支持和医学研究,DeepSeek-R1是首选。

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