就在医疗 AI 赛谈激战正酣时，一个搅局者低调入场了。
依旧是蚂蚁，依旧「SOTA」！
它等于蚂贴近团纠合浙江省卫生健康信息中心、浙江省安诊儿医学东谈主工智能科技有限公司开源的医疗大模子——蚂蚁 · 安诊⼉（AntAngelMed）。
仍是发布就登酌夺项医疗基准测试榜单。
不讲什么噱头，也涓滴不喧嚣，它用数据和排行话语：
在 OpenAI 发布的 HealthBench 评测中强势霸榜开源模子第一，杰出 Baichuan-M2 和 gpt-oss-120B。
并横扫 MedAIBench、MedBench 等泰斗医疗榜单。
它亦然迄今为止参数范围最大的开源医疗模子，足足有 100B。
驾驭门槛极端低，即使是在中微型医疗机构，AntAngelMed 也足以撑持起实时多轮交互和范围化部署，是信得过能够落地跑起来的模子。
它为行业示范出一条了了明确的旅途——通过"专、精、稳"三位一体，构建通用智能 + 医疗专长的全栈能力闭环。
环视宇宙，AI 医疗正在成为一场关乎全东谈主类健康的数字化变革。
李飞飞团队发布的斯坦福《2025 AI Index Report》中明确指出，AI 已经从实验室发扬走向临床和推行驾驭。
讨论标明，AI 比专科大夫在会诊复杂临床病例时阐明更优，而 AI 与大夫的互助往往能得回最好罢休。与此同期，一系列医疗专用大模子也呈现出赓续露出的态势。
蚂蚁则在用推行行径全面押注这一赛谈。
开源即登酌夺项泰斗医疗榜单
具体来说，AntAngelMed 是蚂贴近团纠合浙江省卫⽣健康委共同研发的开源医疗大模子，从出生之初等于专为真实医疗场景所联想的。
这也充分体咫尺模子的基准测试阐明上。
比如由 OpenAI 在前年发布的医疗健康领域评估测试集HealthBench，来自宇宙 60 个国度、262 名医⽣共同构建，包含 5000 种多轮医疗对话场景，评分法子涵盖准确性、完满性、相通质地、情境感知等多维度。
在面临 DeepSeek-R1、Qwen3、OpenAI GPT-OSS 等一众开源模子，AntAngelMed 以 62.5 的评分拿劣等一。
更进一步，在 HealthBench 的子集HealthBench-Hard（专为勤奋场景联想）上，AntAngelMed 不异稳居榜首。
这亦然继 Baichuan-M2 后，唯二冲突 HealthBench-Hard 32 分魔咒的开源模子，要知谈在 HealthBench-Hard 刚发布时，其勤奋进度一度让通盘模子都拜倒在 32 分之下，致使那时还有好多顶尖模子都径直挂零。
AntAngelMed 的阐明足以证明，其在最真实也最容易出错的复杂医疗环境中，仍然能够阐明褂讪，专科度拉满。
在由国度⼈⼯智能应⽤中试基地（医疗）· 浙江、中国医学科学院北京协和医学院、中国信息通讯讨论院三⽅共建的泰斗测评体系MedAIBench中，AntAngelMed 不异阐明凸起，尤其是在医疗学问问答、医疗伦理安全等多个中枢维度上上风权贵。
这侧面阐述，模子不是在医疗基础学问或者临床会诊这类单一科目上能力矫捷，而是举座医疗水平平衡，短板够长、专科够全面，容错率也会更低。
而在面向中语医疗场景的医疗大模子评测体系MedBench时，AntAngelMed 依旧位列⾃测榜单第⼀。
MedBench 领有 36 个自主评测集，约 70 万条样本，最要道的是它差异于好多以英文为主的国外 benchmark，更偏向于原土医疗体系，在抒发上也更贴合国内问诊场景。
AntAngelMed 在医学学问问答、医学语⾔相识、医学语⾔⽣成、复杂医学推理、医疗安全与伦理五⼤核⼼维度上褂讪最初，展现出与下层临床经由的高度适配和无缝集成。
以日常糊口场景为例，咱们向 AntAngelMed 发问：
我最近老是头晕，可能是什么原因？
生成速率很快，险些是秒入秒出。
仔细看念念考过程，它滥觞说起的是要护理用户情怀，在给出谜底时幸免引起胆怯。
nice！这波东谈主性化必须好评，毕竟之前每次上网搜症状，都嗅觉我方得了绝症……（心焦 .jpg）
在给出具体冷落时，它也会基于自身医学学问，仔细分析症状阐明，找到最契合的成因。
结构上逻辑严谨，从共感→原因分析→冷落→饱读吹，全场所处置用户需求。
最终给出的谜底也很专科暖心，嗅觉像是在和一位主任级大夫面临面就诊。
P.S. 不外正如 AntAngelMed 所说，症状加重时一定要实时就医哦～
接着让 AntAngelMed 试着解读专科术语：
我的一份乳腺癌手术病表面说骄气：ER ( 90%+ ) ，PR ( 80%+ ) ，HER2 ( 1+ ) ，Ki-67 ( 15% ) 。请解释这些主义代表什么？这对我的分型和后续治愈决策意味着什么？
在肿瘤病表面说中，免疫组化（IHC）主义是决定癌症治愈决策（如化疗、靶向、免疫治愈）的要道，而主义组合又极其复杂。
AntAngelMed 滥觞用下里巴人的语言解释了这几个预计主义的含义，关于少许构兵专科医学学问的平时东谈主，或者需要查找褊狭领域信息的专科大夫来说，颇具参考价值。
此外，它也能准确识别出癌症亚型，给出倾向于激素治愈而非靶向治愈的参考成见。
值得温雅的是，AntAngelMed 还会见告用户接下来不错去挂哪些科室，以及不错谈判主治医师哪些问题。
关于本看病勤奋星东谈主，确实是暖暖的、很贴心～
举座感受下来，AntAngelMed 既像一个感同身受的家庭大夫，也像一位教学丰富的众人学者，不管是个东谈主、大夫、医疗机构，概况都能从中找到最合适的匹配决策。
既要专科度，也要情面味
那么 AntAngelMed 是若何作念到的呢？
要厘清念念路，滥觞需要回到模子自己。
AntAngelMed 经受了百灵⼤模子Ling-flash-2.0的⾼效搀杂众人（MoE）架构，并成就起三阶段的磨练过程：
Step 1：赓续预磨练。
通过赓续预磨练，多半的临床指南、医学文件等高质地学问被融入进模子参数中，让模子与学问深度和会，能够当然地以专科医学角度进行念念考和表述。
换言之，这是在为医学 AI 打下最坚实的地基。
Step 2：监督微调。
为了处置真实场景驾驭的问题，在这个阶段里，辅导数据兼具多种类型的表述面容，能够增强模子的通用推理能力，学会分步念念考和多决策衡量。
另外，模子的东谈主性化也同步得到擢升，要知谈医患问答不等同于学术问答，模子的输出若何能够更贴近真实大夫的抒发，这是要道。
Step 3：GRPO 强化学习算法 + 双阶段强化学习旅途。
这一步决定模子最终能不成被真实使用。
GRPO 强化学习算法的引入，让模子对复杂任务的处理愈加驾轻就熟，也能更好地对王人东谈主类价值，管理模子安全范围。
其中双阶段强化学习又分为两步：
推理强化学习：保障模子的推理逻辑严谨，幸免半途跨越。
通用强化学习：强化模子的行径格调，明确疏导风险。
最终二者勾引，共同推动模子朝着专科、克制又能共情的标的演化。
为了达成模子着力与性能两手持，在原有的 Ling-flash-2.0 架构上，模子也在一系列中枢联想上进行了全面优化，比如 1/32 激活⽐例、⽆援救亏损 +Sigmoid 路由策略、MTP 层以及 Partial-RoPE 等。
最终匡助模子在参数范围左近的情况下，达成了比拟 Dense 架构的7 倍着力擢升，模子策画资本同步得到大幅度裁汰。
要让模子跑得快、跑得稳，还需要进行推理加快。
这里罗致的是FP8 量化 +EAGLE3 优化：
前者负责将模子推理时的数值精度压缩到 FP8，可权贵减少内存占用以提高策画详细；此后者主要用于欺压 FP8 量化带来的数值抖动，在着力与褂讪性中找到最优解。
最终在真实线上医疗系统的典型负载32 并发场景中，达成推理详细的稳步擢升：HumanEval 擢升 71%，GSM8K 擢升 45%，Math-500 擢升⾼达 94%。
蚂蚁医疗 AI 布局有迹可循
不出丑出，AntAngelMed 反应了蚂蚁对医疗 AI 领域的知悉风雅入微，因为近一线是以懂行业痛点，因为有本领是以懂若何修订。
是以 AntAngelMed 才能从一众医疗大模子中脱颖而出，作念到真实环境中也不错才能情商双在线，而非只是局限于基准测试的 demo。
不错说，AntAngelMed 的出现，进一步完善了蚂蚁在医疗 AI 领域的布局。
本领层面，AntAngelMed 不错看成最坚实的基座模子，承载起 AI 在专考场景的范围化落地，处置的是蚂蚁最底层的本领需求。
它走的不是通用大模子 +Prompt 的基础医学问答蹊径，而是深度对王人医学语料、诊疗经由和医学推理链后，完成的专科性更强的诊疗推理。
国表里咫尺也有越来越多模子正在鼓励这一相似的范式更正。
彰着，蚂蚁已率先料意象这条蹊径的正确性，并沿着它全部狂飙，来到了成绩着力的阶段。
家具层面，蚂蚁也成就起了以面向用户的 AI 健康管家、面向大夫的好大夫在线、面向机构的医疗大模子一体机为代表的三端一体家具矩阵。
从患者、大夫到机构，蚂蚁的 AI 家具全场所笼罩医疗就业体系，慷慨从下至上每一个扮装对 AI 医疗的亲自需求。
组织层面，蚂蚁在前年年末，完成了一次极端病笃的计谋调度，将正本的数字医疗健康行状部发扬升级为蚂蚁健康行状群。
从行状部升级为行状群，这意味着医疗健康不再是蚂蚁的补充业务，而是发扬成为与支付宝、数字支付、钞票保障、信贷比肩的中枢板块。
不错料想的是，蚂蚁异日会将更多资源和元气心灵倾向给 AI 医疗，而 AntAngelMed 还只是蚂蚁发扬入局的滥觞。
那么为什么要遴选作念医疗 AI 呢？
归根结底在于通用大模子和专考场景存在鸿沟，零落预计领域的学问、难以进行复杂任务的决策，以及对话交互不等同于灵验协同。
而专科智能体是把通用智能拆解、工程化，实质上是将不细目性管理在具体的产业里，只好这么才能达成大模子的分娩价值最大化。
医疗则是其中最具代表性的练兵场，医疗的中枢不是操作，而是智能密度最高的分解、推理和决策。
关于大模子来说，这是一块试金石，能倒逼大模子完成深度优化，推动模子向其它基础领域迁徙。
而这个领域正好还刚刚起步，有弥散大的蓝海不错探索。
与此同期，蚂蚁也有作念医疗 AI 的底气，多年来蚂蚁深耕支付、医保领域，为买通医疗 AI 提供了坚实的数据基础。
由此，在这条瞒哄的医疗阵线里，蚂蚁无疑会成为走得最久、也最深的先驱。
P.S. 咫尺 AntAngelMed 模子系列已在平台开源，可走访官方开源仓库下载使⽤：
HuggingFace：https://huggingface.co/MedAIBase/AntAngelMed
ModelScope：https://modelscope.cn/models/MedAIBase/AntAngelMed
GitHub: https://github.com/MedAIBase/AntAngelMed
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