什麼是醫療診斷用的開源大型語言模型？
用於醫療診斷的開源大型語言模型（LLM）是專門設計的語言模型，旨在協助醫療專業人員進行臨床決策、患者評估和診斷推理。這些模型利用先進的深度學習架構，處理醫療數據、臨床筆記和患者資訊，以提供基於證據的診斷支持。這項技術使開發者和醫療機構能夠以前所未有的靈活性構建、客製化和部署AI診斷助手。它們促進了醫學創新，加速了臨床研究，並普及了先進診斷工具的應用，從遠程醫療平台到醫院資訊系統和臨床研究，都能看到其身影。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120b是OpenAI的開源權重大型語言模型，擁有約1170億參數（51億活躍參數），採用專家混合（MoE）設計和MXFP4量化，可在單一80 GB GPU上運行。它在推理、編碼、健康和數學基準測試中提供o4-mini級或更佳的性能，並支援完整的思維鏈（CoT）、工具使用以及Apache 2.0許可的商業部署。
openai/gpt-oss-120b：醫療級推理強者
gpt-oss-120b是OpenAI的開源權重大型語言模型，擁有約1170億參數（51億活躍參數），採用專家混合（MoE）設計和MXFP4量化，可在單一80 GB GPU上運行。它在推理、編碼、健康和數學基準測試中提供o4-mini級或更佳的性能，並支援完整的思維鏈（CoT）、工具使用以及Apache 2.0許可的商業部署。該模型在健康相關任務中的卓越表現使其成為醫療診斷應用的理想選擇，在這些應用中，複雜推理和基於證據的決策至關重要。其高效的架構使其能夠在臨床環境中部署，同時保持最先進的診斷準確性。
優點
- 在健康和醫學推理基準測試中表現卓越。
- 高效的專家混合（MoE）架構，僅有51億活躍參數。
- 思維鏈推理，提供透明的診斷邏輯。
缺點
- 需要80GB GPU基礎設施以獲得最佳性能。
- 未專門針對專有醫療數據集進行訓練。
我們為何喜愛它
- 它結合了OpenAI經驗證的推理能力和開源可訪問性，提供醫院級的診斷支持，並附帶透明的思維鏈解釋，讓臨床醫生可以信任和驗證。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、編碼和推理任務中實現了與OpenAI-o1相當的性能，並通過精心設計的訓練方法增強了整體有效性。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：高級臨床推理引擎
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、編碼和推理任務中實現了與OpenAI-o1相當的性能，並通過精心設計的訓練方法增強了整體有效性。憑藉其在MoE架構中龐大的6710億總參數和164K的上下文長度，DeepSeek-R1擅長處理大量的醫療記錄、研究論文和臨床指南。該模型的強化學習訓練確保了準確、逐步的診斷推理，這與臨床決策過程相符，使其對於複雜的鑑別診斷和治療計劃具有無價的價值。
優點
- 在推理任務中性能可與OpenAI-o1媲美。
- 龐大的164K上下文長度，適用於全面的醫療記錄。
- 6710億參數的專家混合（MoE）架構，適用於複雜的醫學推理。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求更高。
- 在SiliconFlow上，每百萬輸出代幣的價格為2.18美元，屬於高價位。
我們為何喜愛它
- 它代表了開源醫學推理的巔峰，結合了龐大的知識容量和強化學習，提供可與最先進專有系統媲美的診斷見解。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文本模型GLM-4.5-Air構建，擁有1060億總參數和120億活躍參數，並採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。該模型具有「思考模式」開關，允許用戶靈活選擇快速響應或深度推理，以平衡效率和有效性。
zai-org/GLM-4.5V：多模態醫學影像專家
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文本模型GLM-4.5-Air構建，擁有1060億總參數和120億活躍參數，並採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。技術上，GLM-4.5V繼承了GLM-4.1V-Thinking的血統，並引入了3D旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新，顯著增強了其對3D空間關係的感知和推理能力。該模型擅長分析醫學影像、放射掃描、病理切片和臨床圖表——在其規模的開源模型中，在41個公共多模態基準測試中取得了最先進的性能。「思考模式」功能使醫生能夠在快速初步評估和詳細診斷分析之間進行選擇，使其非常適合緊急分診和全面的病例審查。
優點
- 先進的視覺語言能力，用於醫學影像分析。
- 3D-RoPE技術，提供卓越的空間關係理解能力。
- 在41個多模態基準測試中表現最先進。
缺點
- 需要與醫學影像系統整合才能最佳使用。
- 66K上下文長度小於純文本模型。
我們為何喜愛它
- 它彌合了醫學影像和AI診斷之間的鴻溝，為放射科醫生和臨床醫生提供了一個強大的多模態助手，能夠同時分析視覺和文本醫療數據，同時提供靈活的推理深度。
醫療AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源大型語言模型（LLM）在醫療診斷方面的表現，每個模型都具有獨特的臨床優勢。對於專注於醫療的高級推理，openai/gpt-oss-120b提供了高效部署和卓越的健康基準性能。對於全面的臨床推理，deepseek-ai/DeepSeek-R1提供了龐大的上下文和鑑別診斷能力，而zai-org/GLM-4.5V則擅長多模態醫學影像分析。這份並排比較有助於您為特定的醫療保健AI應用選擇最佳模型。所有定價均來自SiliconFlow。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | 推理與健康 | $0.09/M in, $0.45/M out | 健康基準表現卓越 |
| 2 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | DeepSeek AI | 高級推理 | $0.50/M in, $2.18/M out | 複雜鑑別診斷 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5V | 智譜AI | 視覺語言醫療AI | $0.14/M in, $0.86/M out | 醫學影像分析 |
常見問題
我們2025年醫療診斷的三大推薦是openai/gpt-oss-120b、deepseek-ai/DeepSeek-R1和zai-org/GLM-4.5V。這些模型因其卓越的臨床推理能力、深厚的醫學知識以及解決診斷挑戰的獨特方法（從健康特定基準測試到多模態影像分析）而脫穎而出。
對於一般臨床推理和具有強大健康基準的高效部署，openai/gpt-oss-120b是理想選擇。對於需要分析大量醫療記錄和多步驟推理的複雜鑑別診斷，具有164K上下文的deepseek-ai/DeepSeek-R1表現出色。對於放射學、病理學以及任何需要視覺語言理解的醫學影像分析，zai-org/GLM-4.5V憑藉其先進的3D空間推理和多模態能力是最佳選擇。