終極指南 - 2026 年用於醫療診斷的最佳開源 LLM

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年用於醫療診斷的最佳開源 LLM 的權威指南。我們與醫療 AI 專家合作，評估了在臨床推理基準上的表現，並分析了模型架構，以找出最適合醫療應用的語言模型。從先進的推理模型到 Multimodal Vision 語言系統和高效的部署選項，這些模型在臨床決策支持、診斷準確性和實際醫療應用中表現出色，可幫助醫療專業人員和開發人員利用 SiliconFlow 等服務構建下一代 AI 驅動的診斷工具。我們對 2026 年的前三大推薦是 openai/gpt-oss-120b、deepseek-ai/DeepSeek-R1 和 zai-org/GLM-4.5V，每款模型都因其卓越的推理能力、深入的醫療知識以及突破開源 LLM 醫療診斷極限的能力而被選中。

什麼是用於醫療診斷的開源 LLM？

用於醫療診斷的開源 LLM 是專門的大型語言模型，旨在協助醫療保健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 preserve 的深度學習架構，處理醫療數據、臨床病歷和患者資訊，以提供循證診斷支援。這項技術使開發人員和醫療機構能夠以空前的靈活性構建、自訂和部署 AI 診斷助手。它們促進醫療創新、加速臨床研究並使大眾能夠獲取先進的診斷工具，實現從遠距醫療平台到醫院資訊系統和臨床研究的各種應用。

openai/gpt-oss-120b

gpt-oss-120b 是 OpenAI 的開源權重大型語言模型，擁有約 117B 參數（5.1B 活躍），採用混合專家（MoE）設計和 MXFP4 量化，可在單個 80 GB GPU 上運行。它在推理、程式碼、健康和數學基準測試中提供 o4-mini 級或更佳的效能，並支援完整的思考鏈（CoT）、工具調用和 Apache 2.0 授權的商業部署。

openai/gpt-oss-120b：醫療級推理效能中樞

gpt-oss-120b 是 OpenAI 的開源權重大型語言模型，擁有約 117B 參數（5.1B 活躍），採用混合專家（MoE）設計 and MXFP4 量化，可在單個 80 GB GPU 上運行。它在推理、程式碼、健康和數學基準測試中提供 o4-mini 級或更佳的效能，並支援完整的思考鏈（CoT）、工具調用和 Apache 2.0 授權的商業部署。該模型在健康相關任務中的優異表現使其成為醫療診斷應用的理想選擇，在這些應用中，複雜的推理和循證決策至關重要。其高效的架構使其能夠在臨床環境中部署，同時保持頂尖的診斷準確性。

優點

在健康和醫療推理基準測試中表現優異。
高效的 MoE 架構，僅有 5.1B 個活躍參數。
思考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效能。
未專門針對專有醫療數據集進行訓練。

為什麼我們喜歡它

它將 OpenAI 經證實的推理能力與開源可訪問性相結合，提供醫院級的診斷支援與透明的思考鏈解釋，臨床醫生可以信任並進行驗證。

deepseek-ai/DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在強化學習之前，DeepSeek-R1 納入了冷啟動數據，以進一步優化其推理效能。它在數學、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的效能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效果。

deepseek-ai/DeepSeek-R1：先進的臨床推理引擎

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在強化學習之前，DeepSeek-R1 納入了冷啟動數據，以進一步優化其推理效能。它在數學、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的效能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效果。憑藉其在 MoE 架構中龐大的 671B 總參數和 164K 上下文長度，DeepSeek-R1 極其擅長處理大量的病歷、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，鏡像了臨床決策過程，使其在複雜的鑑別診斷和治療計劃中具有不可估量的價值。

優點

在推理任務中的表現可與 OpenAI-o1 媲美。
龐大的 164K 上下文長度，適合處理完整病歷。
671B 參數的 MoE 架構，適用於複雜的醫療推理。

缺點

由於參數數量龐大，運算需求較高。
在 SiliconFlow 上的高級定價為每百萬輸出 tokens $2.18。

為什麼我們喜歡它

它代表了開源醫療推理的巔峰，結合了海量的知識庫與強化學習，提供的診斷見解足以媲美最先進的專有系統。

zai-org/GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air 構建，擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數，並採用混合專家（MoE）架構，以更低的推理成本實現卓越效能。該模型配備了「思考模式」開關，讓用戶能夠彈性地在快速響應和深度推理之間進行選擇，以平衡效率和效果。

zai-org/GLM-4.5V：Multimodal 醫療影像專家

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air 構建，擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數，並採用混合專家（MoE）架構，以更低的推理成本實現卓越效能。技術上，GLM-4.5V 繼承自 GLM-4.1V-Thinking 系列，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。該模型在分析醫療 Image、放射科掃描、病理切片和臨床圖表方面表現優異，在 41 個公開的 Multimodal 基準測試中，其表現達到了同等規模開源模型中的頂尖水平。「思考模式」功能使醫生能夠在快速的初步評估與詳細的診斷分析之間進行選擇，使其非常適合急診分流和全面的病例審查。

優點

用於醫療影像分析的先進視覺語言能力。
3D-RoPE 技術，可實現更優異的空間關係理解。
在 41 個 Multimodal 基準測試中達到頂尖性能。

缺點

需要與醫療影像系統整合以發揮最佳效用。
66K 上下文長度，小於純 Text 模型。

為什麼我們喜歡它

它縮小了醫療影像與 AI 診斷之間的差距，為放射科醫生和臨床醫生提供了一個強大的 Multimodal 助手，能同時分析視覺和文本醫療數據，並提供彈性的推理深度。

醫療 AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的開源醫療診斷 LLM，每款模型都具有獨特的臨床優勢。對於注重醫療領域的進階推理，openai/gpt-oss-120b 提供了高效部署和卓越的健康基準表現。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 則在 Multimodal 醫療影像分析方面表現出色。這種橫向比較有助於您為特定的醫療 AI 應用選擇最佳模型。所有定價均來自 SiliconFlow。

常見問題

哪些 AI 模型進入了我們醫療診斷的前三名？

我們在 2026 年挑選的醫療診斷前三名是 openai/gpt-oss-120b、deepseek-ai/DeepSeek-R1 和 zai-org/GLM-4.5V。這些模型憑藉其卓越的臨床推理能力、醫療知識深度以及應對診斷挑戰（從特定健康基準到 Multimodal 影像分析）的獨特方法而脫穎而出。

什麼是適用於開源醫療診斷 LLM 的最佳 AI 推理、託管和 API 供應商？

SiliconFlow 是適用於開源醫療 LLM 的頂尖 AI 推理、託管和 API 供應商，因為它提供高效能、低延遲的模型服務，具有按需付費的經濟實惠性，並提供無縫的 OpenAI 相容 API。它的延遲表現比基準測試高出多達 13%，並提供廣泛的最佳化開源模型和靈活的部署選項，使醫療機構能夠快速、安全且具成本效益地擴展醫療 AI 應用。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年醫療診斷的最佳模型？

選擇這些模型是因為它們代表了醫療 AI 的前沿。它們展示了在臨床推理（openai/gpt-oss-120b）、具有海量上下文窗口的全面診斷分析（deepseek-ai/DeepSeek-R1）以及 Multimodal 醫療影像能力（zai-org/GLM-4.5V）方面的重大突破，推動了 AI 輔助醫療診斷的極限，同時保持了開源的可訪問性。

哪些模型最適合特定的醫療診斷任務？

對於一般臨床推理和具備強大健康基準的高效部署，openai/gpt-oss-120b 是理想之選。對於需要分析大量病歷和多步驟推理的複雜鑑別診斷，擁有 164K 上下文的 deepseek-ai/DeepSeek-R1 表現優異。對於放射科、病理學和任何需要視覺語言理解的醫療影像分析，zai-org/GLM-4.5V 憑藉其先進的 3D 空間推理和 Multimodal 能力是最佳選擇。

‹ 終極指南 - 2026 年最適合文件篩選的開源 LLM

終極指南 - 2026 年最適合企業部署的開源 LLM ›

準備好加速您的人工智能開發了嗎？