Baichuan-M3
嚴肅醫療諮詢AI
由 Dr7.ai 醫療AI平台驅動
體驗HealthBench Hard全球第一的醫療AI。百川M3透過SPAR工作流推理實現嚴肅臨床諮詢，藉由事實感知強化學習達到業界最低3.5%幻覺率。
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體驗SPAR驅動的臨床推理和全球最低幻覺率的嚴肅醫療諮詢
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嚴肅醫療諮詢
解鎖百川M3全部潛能
無限存取全球第一的醫療AI，體驗SPAR工作流推理、最低幻覺率和企業級臨床決策支援。
什麼是百川M3？
Baichuan-M3 是一個2350億參數的醫療AI模型，從根本上重新定義了臨床決策支援的效能上限。基於Qwen3架構建構，透過領域特定強化學習訓練，百川M3在HealthBench Hard上排名第一，在複雜醫學推理方面超越GPT-5.2-High。
與預設給出安全但無用建議的通用聊天機器人不同，百川M3實現了SPAR（分段流水線強化學習）演算法，將臨床諮詢分解為四個認知階段，每個階段都有專門的獎勵模型，模擬人類醫學訓練過程。
透過事實感知強化學習達到業界最低3.5%幻覺率，以及確保安全優先臨床溝通的SCAN原則，百川M3代表了從被動聊天到嚴肅臨床諮詢的範式轉變。
最新進展
2026年發布
開源Apache 2.0授權，支援W4量化，可在消費級GPU上部署
核心功能
專為嚴肅臨床諮詢設計的先進能力
核心能力
SPAR四階段臨床工作流（病史採集→鑑別診斷→實驗室檢測→最終診斷）
SCAN原則實現（安全、清晰、關聯、導航）
事實感知強化學習實現業界最低3.5%幻覺率
主動臨床詢問與追問（非被動聊天）
多輪診斷推理與證據追蹤
循證治療建議與引用
支援HIPAA/GDPR合規私有化部署
W4量化支援消費級GPU部署（雙RTX 4090）
效能基準
百川M3在權威醫療AI基準測試中取得頂尖成績
HealthBench Hard
44.4全球第一，在複雜醫學推理上超越GPT-5.2-High
SCAN-bench臨床詢問
第一諮詢品質領先第二名12.4分
幻覺率
3.5%透過事實感知RL實現所有醫療LLM中最低
HealthBench總分
65.1綜合醫療AI基準分數
創新技術
SPAR演算法
分段流水線強化學習
與傳統RLHF僅在最後提供回饋不同，SPAR將臨床諮詢分解為四個階段，每個階段都有獨立的獎勵模型：
病史採集
完整性與相關性
遺漏風險因素會被懲罰，提出澄清問題會獲得獎勵
鑑別診斷
邏輯一致性
必須生成與症狀一致的病情，優先考慮機率和嚴重性
實驗室檢測
效率與必要性
根據建議檢測的成本效益和診斷價值進行評估
最終診斷
準確性與證據
根據與前期階段收集證據的一致性進行加權
SCAN原則
確保專業臨床標準的行為框架：
安全分層
立即風險評估——「胸部劇痛」觸發緊急協議
清晰表達
精確的臨床語言，不使用模糊的AI套話
關聯與詢問
主動挖掘資訊，像真正的醫生一樣提出追問
導航
每次諮詢都以可執行的下一步建議結束
事實感知RL
整合到生成過程中的即時驗證迴圈：
原子聲明分解
將回應拆分為單個可驗證的事實
線上驗證
對照權威醫學知識庫檢查每個聲明
動態獎勵聚合
平衡任務獎勵與事實獎勵，訓練過程中逐步增加準確性懲罰
應用場景
臨床決策支援
透過SPAR工作流協助醫療專業人員進行循證臨床推理、鑑別診斷和治療建議。
患者入院自動化
透過主動詢問進行全面病史採集，在醫生會診前準備結構化的患者檔案。
醫生助手
支援醫生進行會診前準備、文件記錄和多步驟診斷推理與證據追蹤。
如何使用百川M3
開始使用全球第一的醫療AI
存取百川M3
百川M3可透過Dr7.ai API、Hugging Face（Apache 2.0）以及企業醫療私有化部署選項取得。
整合選項
將百川M3整合到您的醫療應用、臨床工作流或研究平台中。
- • Dr7.ai統一醫療API
- • Hugging Face Transformers（Apache 2.0）
- • vLLM高吞吐量推理
- • 私有化本地部署（HIPAA/GDPR）
部署選項
靈活部署，從雲端API到消費級GPU，支援W4量化。
- • 完整FP16：>400GB顯存（研究/訓練）
- • W4量化：約120GB（企業，8×24GB GPU）
- • 邊緣最佳化：約48GB（本地開發，雙RTX 4090）
重要注意事項
需要臨床驗證
所有百川M3輸出在臨床使用前應由合格的醫療專業人員驗證。該模型旨在輔助而非替代醫學判斷。
法規合規
確保符合當地醫療法規（HIPAA、GDPR等），並在臨床環境中部署醫療AI前取得必要的審批。
百川M3與其他醫療AI模型對比
了解百川M3在嚴肅醫療諮詢領域領先的原因
百川M3
嚴肅醫療諮詢AI
- ✓HealthBench Hard第一名（44.4）- 複雜醫學推理
- ✓3.5%幻覺率 - 透過事實感知RL實現業界最低
- ✓SPAR四階段工作流 - 模擬人類醫學訓練
- ✓SCAN原則 - 安全優先的臨床溝通
- ✓開源Apache 2.0 - 完全透明和可定製
- ✓私有化部署 - HIPAA/GDPR合規本地部署選項
嚴肅臨床諮詢、CDSS、患者入院、醫學研究
GPT-5.2 / DeepSeek
通用與考試導向模型
- ×GPT-5.2：通用型，未針對臨床工作流專門最佳化
- ×幻覺率較高，缺乏事實感知驗證
- ×無SPAR工作流 - 整個對話僅有單一獎勵訊號
- ×閉源（GPT）- 透明度和定製性有限
- ×僅限雲端部署 - 資料主權問題
- ×DeepSeek：擅長考試，諮詢工作流較弱
通用醫學問答、考試準備、廣泛知識檢索
常見問題
關於百川M3的常見問題
什麼是SPAR演算法，為什麼它很重要？
SPAR（分段流水線強化學習）將臨床諮詢分解為四個認知階段——病史採集、鑑別診斷、實驗室檢測和最終診斷——每個階段都有專門的獎勵模型。這解決了傳統RLHF中的「信用分配問題」，即對話結束時的回饋無法區分哪些具體行為導致了成功。SPAR確保模型在每個階段都正確推理，而不僅僅是最後猜對答案。
百川M3如何實現如此低的幻覺率？
百川M3使用事實感知強化學習，包含三個元件：(1)原子聲明分解將回應拆分為單個可驗證的事實，(2)線上驗證對照權威醫學知識庫檢查每個聲明，(3)動態獎勵聚合平衡流暢性與事實準確性，隨著訓練成熟逐步增加錯誤懲罰。這實現了業界最低的3.5%幻覺率。
百川M3是開源的嗎？
是的，百川M3在Apache 2.0授權下發布，提供完全透明度以及定製、微調和私有部署的能力。模型權重可在Hugging Face上取得，模型支援W4量化以便在消費級硬體（如雙RTX 4090 GPU）上部署。
我可以在自己的硬體上執行百川M3嗎？
可以！透過W4量化，百川M3可以在約48GB顯存（雙RTX 4090或類似配置）上執行。企業部署推薦8×24GB GPU（約120GB）以獲得優秀的吞吐量。完整FP16需要>400GB顯存用於研究和訓練目的。
百川M3與GPT-5.2在醫療應用上相比如何？
百川M3在HealthBench Hard上超越GPT-5.2-High（44.4 vs 更低分數），證明了針對SPAR的專業醫學訓練在複雜臨床推理上優於通用規模。此外，百川M3提供開源可用性、私有部署選項和最低幻覺率——這些對於準確性和資料主權至關重要的醫療應用來說是關鍵因素。