Baichuan-M3
AI สำหรับการปรึกษาทางการแพทย์อย่างจริงจัง
ขับเคลื่อนโดยแพลตฟอร์ม AI ทางการแพทย์ Dr7.ai
สัมผัส AI ทางการแพทย์อันดับ 1 ของโลกบน HealthBench Hard Baichuan-M3 ให้บริการปรึกษาทางคลินิกอย่างจริงจังด้วยการให้เหตุผล SPAR บรรลุอัตราการหลอนต่ำที่สุดในอุตสาหกรรมเพียง 3.5% ผ่านการเรียนรู้เชิงเสริมแรงตระหนักข้อเท็จจริง
ลองเดโม Baichuan-M3 แบบโต้ตอบ
สัมผัสการปรึกษาทางการแพทย์อย่างจริงจังด้วยการให้เหตุผลทางคลินิก SPAR และอัตราการหลอนต่ำที่สุดในโลก
ลองโมเดลอื่น
ดูทั้งหมดBaichuan-M3 เดโม
การปรึกษาทางการแพทย์อย่างจริงจัง
ปลดล็อกศักยภาพเต็มที่ของ Baichuan-M3
รับการเข้าถึงไม่จำกัดสู่ AI ทางการแพทย์อันดับ 1 ของโลกพร้อมการให้เหตุผล SPAR อัตราการหลอนต่ำที่สุด และการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกระดับองค์กร
Baichuan-M3 คืออะไร?
Baichuan-M3 เป็นโมเดล AI ทางการแพทย์ขนาด 235 พันล้านพารามิเตอร์ที่ได้นิยามใหม่ถึงเพดานประสิทธิภาพสำหรับการสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกอย่างพื้นฐาน สร้างบนสถาปัตยกรรม Qwen3 และฝึกด้วยการเรียนรู้เชิงเสริมแรงเฉพาะโดเมน Baichuan-M3 บรรลุอันดับ 1 บน HealthBench Hard แซงหน้า GPT-5.2-High ในการให้เหตุผลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน
ต่างจากแชทบอททั่วไปที่ให้คำแนะนำปลอดภัยแต่ไม่เป็นประโยชน์ Baichuan-M3 ใช้อัลกอริทึม SPAR (การเรียนรู้เชิงเสริมแรงแบบไปป์ไลน์แบ่งส่วน) เพื่อแยกการปรึกษาทางคลินิกออกเป็นสี่ขั้นตอนการรับรู้ที่แตกต่างกัน แต่ละขั้นตอนมีโมเดลรางวัลเฉพาะทางที่สะท้อนการฝึกอบรมทางการแพทย์ของมนุษย์
ด้วยการเรียนรู้เชิงเสริมแรงตระหนักข้อเท็จจริงที่บรรลุอัตราการหลอนต่ำที่สุดในอุตสาหกรรม 3.5% และหลักการ SCAN ที่รับประกันการสื่อสารทางคลินิกที่ปลอดภัย Baichuan-M3 แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์จากการแชทแบบเฉื่อยไปสู่การปรึกษาทางคลินิกอย่างจริงจัง
การพัฒนาล่าสุด
เปิดตัวในปี 2026
ใบอนุญาตโอเพ่นซอร์ส Apache 2.0 พร้อมรองรับการ quantization W4 สำหรับการ deploy บน GPU ผู้บริโภค
ฟีเจอร์หลัก
ความสามารถขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับการปรึกษาทางคลินิกอย่างจริงจัง
ความสามารถหลัก
เวิร์กโฟลว์ทางคลินิก SPAR 4 ขั้นตอน (การซักประวัติ → การวินิจฉัยแยกโรค → การทดสอบในห้องปฏิบัติการ → การวินิจฉัยสุดท้าย)
การใช้หลักการ SCAN (ความปลอดภัย ความชัดเจน การเชื่อมโยง การนำทาง)
การเรียนรู้เชิงเสริมแรงตระหนักข้อเท็จจริงสำหรับอัตราการหลอนต่ำที่สุดในอุตสาหกรรม 3.5%
การสอบถามทางคลินิกเชิงรุกพร้อมคำถามติดตาม (ไม่ใช่แชทแบบเฉื่อย)
การให้เหตุผลเพื่อการวินิจฉัยหลายรอบพร้อมการติดตามหลักฐาน
คำแนะนำการรักษาตามหลักฐานพร้อมการอ้างอิง
รองรับการ deploy ส่วนตัวที่สอดคล้องกับ HIPAA/GDPR
การ quantization W4 สำหรับการ deploy บน GPU ผู้บริโภค (2x RTX 4090)
มาตรฐานประสิทธิภาพ
Baichuan-M3 บรรลุผลลัพธ์ที่ทันสมัยที่สุดบนมาตรฐาน AI ทางการแพทย์ที่มีอำนาจ
HealthBench Hard
44.4อันดับ 1 ของโลก แซงหน้า GPT-5.2-High ในการให้เหตุผลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน
SCAN-bench การสอบถามทางคลินิก
#1นำหน้าอันดับ 2 ถึง +12.4 คะแนนในคุณภาพการปรึกษา
อัตราการหลอน
3.5%ต่ำที่สุดในบรรดา LLM ทางการแพทย์ทั้งหมดผ่าน RL ตระหนักข้อเท็จจริง
HealthBench รวม
65.1คะแนนมาตรฐาน AI ทางการแพทย์แบบครอบคลุม
เทคโนโลยีนวัตกรรม
อัลกอริทึม SPAR
การเรียนรู้เชิงเสริมแรงแบบไปป์ไลน์แบ่งส่วน
ต่างจาก RLHF แบบดั้งเดิมที่ให้ข้อเสนอแนะเฉพาะตอนจบ SPAR แยกการปรึกษาทางคลินิกออกเป็นสี่ขั้นตอนพร้อมโมเดลรางวัลอิสระ:
การซักประวัติ
ความครบถ้วน & ความเกี่ยวข้อง
ถูกลงโทษสำหรับปัจจัยเสี่ยงที่พลาด ได้รางวัลสำหรับคำถามชี้แจง
การวินิจฉัยแยกโรค
ความสอดคล้องเชิงตรรกะ
ต้องสร้างภาวะที่สอดคล้องกับอาการ โดยจัดลำดับความน่าจะเป็นและความรุนแรง
การทดสอบในห้องปฏิบัติการ
ประสิทธิภาพ & ความจำเป็น
ประเมินจากความคุ้มค่าและมูลค่าการวินิจฉัยของการทดสอบที่แนะนำ
การวินิจฉัยสุดท้าย
ความแม่นยำ & หลักฐาน
ถ่วงน้ำหนักตามความสอดคล้องกับหลักฐานที่รวบรวมในขั้นตอนก่อนหน้า
หลักการ SCAN
กรอบพฤติกรรมที่รับประกันมาตรฐานทางคลินิกอย่างมืออาชีพ:
การจัดชั้นความปลอดภัย
การประเมินความเสี่ยงทันที - 'อาการเจ็บหน้าอกแบบบีบรัด' จะเปิดใช้โปรโตคอลฉุกเฉิน
ความชัดเจนสำคัญ
ภาษาทางคลินิกที่แม่นยำ ไม่มีคำพูดคลุมเครือแบบ AI
การเชื่อมโยง & การสอบถาม
ค้นหาข้อมูลอย่างแอ็คทีฟ ถามคำถามติดตามเหมือนแพทย์จริง
การนำทาง
ทุกการปรึกษาสรุปด้วยขั้นตอนถัดไปที่ดำเนินการได้
RL ตระหนักข้อเท็จจริง
วงจรการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ที่รวมเข้ากับการสร้าง:
การแยกข้อกล่าวอ้างเชิงอะตอม
แยกการตอบสนองออกเป็นข้อเท็จจริงเดี่ยวที่ตรวจสอบได้
การตรวจสอบออนไลน์
ตรวจสอบข้อกล่าวอ้างกับฐานความรู้ทางการแพทย์ที่มีอำนาจ
การรวมรางวัลแบบไดนามิก
สมดุลรางวัลงานกับรางวัลข้อเท็จจริง เพิ่มบทลงโทษสำหรับความแม่นยำตลอดการฝึก
กรณีการใช้งาน
การสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก
ช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพด้วยการให้เหตุผลทางคลินิกตามหลักฐาน การวินิจฉัยแยกโรค และคำแนะนำการรักษาผ่านเวิร์กโฟลว์ SPAR
การทำให้การรับผู้ป่วยเป็นอัตโนมัติ
ดำเนินการซักประวัติอย่างครอบคลุมด้วยการสอบถามเชิงรุก เตรียมโปรไฟล์ผู้ป่วยที่มีโครงสร้างก่อนการปรึกษาแพทย์
ผู้ช่วยแพทย์
สนับสนุนแพทย์ด้วยการเตรียมตัวก่อนการปรึกษา การจัดทำเอกสาร และการให้เหตุผลเพื่อการวินิจฉัยหลายขั้นตอนพร้อมการติดตามหลักฐาน
วิธีใช้ Baichuan-M3
เริ่มต้นกับ AI ทางการแพทย์อันดับ 1 ของโลก
เข้าถึง Baichuan-M3
Baichuan-M3 พร้อมให้บริการผ่าน Dr7.ai API, Hugging Face (Apache 2.0) และตัวเลือกการ deploy ส่วนตัวสำหรับการดูแลสุขภาพระดับองค์กร
ตัวเลือกการรวม
รวม Baichuan-M3 เข้ากับแอปพลิเคชันด้านสุขภาพ เวิร์กโฟลว์ทางคลินิก หรือแพลตฟอร์มการวิจัยของคุณ
- • Dr7.ai Unified Medical API
- • Hugging Face Transformers (Apache 2.0)
- • vLLM สำหรับการอนุมานปริมาณสูง
- • การ deploy ส่วนตัว on-premise (HIPAA/GDPR)
ตัวเลือกการ Deploy
การ deploy ที่ยืดหยุ่นจาก cloud API ถึง GPU ผู้บริโภคพร้อมรองรับการ quantization W4
- • Full FP16: >400GB VRAM (วิจัย/ฝึก)
- • W4 Quantization: ~120GB (องค์กร, 8x24GB GPUs)
- • Edge Optimized: ~48GB (Dev ในเครื่อง, 2x RTX 4090)
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
ต้องมีการตรวจสอบทางคลินิก
ผลลัพธ์ทั้งหมดของ Baichuan-M3 ควรได้รับการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพที่มีคุณสมบัติก่อนการใช้งานทางคลินิก โมเดลออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือ ไม่ใช่แทนที่การตัดสินทางการแพทย์
การปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเป็นไปตามกฎระเบียบด้านสุขภาพในท้องถิ่น (HIPAA, GDPR ฯลฯ) และได้รับการอนุมัติที่จำเป็นสำหรับการ deploy AI ทางการแพทย์ในสถานพยาบาล
Baichuan-M3 เทียบกับโมเดล AI ทางการแพทย์อื่นๆ
ทำความเข้าใจว่าอะไรทำให้ Baichuan-M3 เป็นผู้นำในการปรึกษาทางการแพทย์อย่างจริงจัง
Baichuan-M3
AI สำหรับการปรึกษาทางการแพทย์อย่างจริงจัง
- ✓อันดับ 1 บน HealthBench Hard (44.4) - การให้เหตุผลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน
- ✓อัตราการหลอน 3.5% - ต่ำที่สุดในอุตสาหกรรมผ่าน RL ตระหนักข้อเท็จจริง
- ✓เวิร์กโฟลว์ SPAR 4 ขั้นตอน - สะท้อนการฝึกอบรมทางการแพทย์ของมนุษย์
- ✓หลักการ SCAN - การสื่อสารทางคลินิกที่ปลอดภัย
- ✓โอเพ่นซอร์ส Apache 2.0 - ความโปร่งใสและการปรับแต่งเต็มรูปแบบ
- ✓การ deploy ส่วนตัว - ตัวเลือก on-premise ที่สอดคล้องกับ HIPAA/GDPR
การปรึกษาทางคลินิกอย่างจริงจัง, CDSS, การรับผู้ป่วย, การวิจัยทางการแพทย์
GPT-5.2 / DeepSeek
โมเดลทั่วไป & เน้นการสอบ
- ×GPT-5.2: วัตถุประสงค์ทั่วไป ไม่เฉพาะทางสำหรับเวิร์กโฟลว์ทางคลินิก
- ×อัตราการหลอนสูงกว่าโดยไม่มีการตรวจสอบตระหนักข้อเท็จจริง
- ×ไม่มีเวิร์กโฟลว์ SPAR - สัญญาณรางวัลเดียวสำหรับการสนทนาทั้งหมด
- ×ซอร์สปิด (GPT) - ความโปร่งใสและการปรับแต่งจำกัด
- ×การ deploy บนคลาวด์เท่านั้น - ความกังวลเรื่องอธิปไตยข้อมูล
- ×DeepSeek: แข็งแกร่งในการสอบ อ่อนแอกว่าในเวิร์กโฟลว์การปรึกษา
ถามตอบทางการแพทย์ทั่วไป, การเตรียมสอบ, การค้นหาความรู้กว้าง
คำถามที่พบบ่อย
คำถามทั่วไปเกี่ยวกับ Baichuan-M3
อัลกอริทึม SPAR คืออะไรและทำไมจึงสำคัญ?
SPAR (การเรียนรู้เชิงเสริมแรงแบบไปป์ไลน์แบ่งส่วน) แยกการปรึกษาทางคลินิกออกเป็นสี่ขั้นตอนการรับรู้ - การซักประวัติ การวินิจฉัยแยกโรค การทดสอบในห้องปฏิบัติการ และการวินิจฉัยสุดท้าย - แต่ละขั้นตอนมีโมเดลรางวัลเฉพาะทางของตัวเอง สิ่งนี้แก้ปัญหา 'การกำหนดเครดิต' ใน RLHF แบบดั้งเดิม ที่ข้อเสนอแนะตอนจบการสนทนาไม่สามารถแยกแยะว่าการกระทำใดนำไปสู่ความสำเร็จ SPAR รับประกันว่าโมเดลให้เหตุผลอย่างถูกต้องในทุกขั้นตอน ไม่ใช่แค่เดาได้ดีตอนจบ
Baichuan-M3 บรรลุอัตราการหลอนต่ำได้อย่างไร?
Baichuan-M3 ใช้การเรียนรู้เชิงเสริมแรงตระหนักข้อเท็จจริงด้วยสามองค์ประกอบ: (1) การแยกข้อกล่าวอ้างเชิงอะตอมแยกการตอบสนองออกเป็นข้อเท็จจริงเดี่ยวที่ตรวจสอบได้ (2) การตรวจสอบออนไลน์ตรวจสอบแต่ละข้อกล่าวอ้างกับฐานความรู้ทางการแพทย์ที่มีอำนาจ และ (3) การรวมรางวัลแบบไดนามิกสมดุลความคล่องกับความแม่นยำเชิงข้อเท็จจริง ด้วยบทลงโทษที่เพิ่มขึ้นสำหรับข้อผิดพลาดเมื่อการฝึกอบรมเติบโต สิ่งนี้บรรลุอัตราการหลอนต่ำที่สุดในอุตสาหกรรม 3.5%
Baichuan-M3 เป็นโอเพ่นซอร์สหรือไม่?
ใช่ Baichuan-M3 เปิดตัวภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ให้ความโปร่งใสเต็มที่และความสามารถในการปรับแต่ง ปรับจูน และ deploy ส่วนตัว น้ำหนักโมเดลมีให้บน Hugging Face และโมเดลรองรับการ quantization W4 สำหรับการ deploy บนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภคเช่น GPU RTX 4090 คู่
ฉันสามารถรัน Baichuan-M3 บนฮาร์ดแวร์ของตัวเองได้หรือไม่?
ได้! ด้วยการ quantization W4 Baichuan-M3 สามารถรันบนประมาณ 48GB VRAM (2x RTX 4090 หรือที่คล้ายกัน) สำหรับการ deploy ระดับองค์กร 8x GPU 24GB (~120GB) ให้ throughput ที่ยอดเยี่ยม Full FP16 ต้องการ >400GB VRAM สำหรับวัตถุประสงค์ด้านการวิจัยและการฝึก
Baichuan-M3 เทียบกับ GPT-5.2 สำหรับการใช้งานทางการแพทย์เป็นอย่างไร?
Baichuan-M3 แซงหน้า GPT-5.2-High บน HealthBench Hard (44.4 เทียบกับต่ำกว่า) แสดงให้เห็นว่าการฝึกอบรมทางการแพทย์เฉพาะทางด้วย SPAR เอาชนะขนาดทั่วไปสำหรับการให้เหตุผลทางคลินิกที่ซับซ้อน นอกจากนี้ Baichuan-M3 ยังให้ความพร้อมใช้งานแบบโอเพ่นซอร์ส ตัวเลือกการ deploy ส่วนตัว และอัตราการหลอนต่ำที่สุด - ปัจจัยสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันด้านสุขภาพที่ความแม่นยำและอธิปไตยข้อมูลมีความสำคัญ