Baichuan-M2快速免费开源，成为医疗行业低成本快速应用部署世界顶尖医疗模型的唯一选择。

　　据IPO早知道消息，百川智能于8月11日发布开源医疗增强大模型Baichuan-M2。

　　值得注意的是，OpenAI于8月6日开源两款大模型，主打部署成本超低和医疗能力最强；仅仅5天后，百川开源更小尺寸模型并实现医疗能力反超，在所有开源模型中登顶世界第一。

　　事实上，OpenAI自2024年下半年起就将医疗作为模型能力提升的首要方向，投入大量人力算力精力——今年5月，OpenAI发布权威且贴近真实临床场景的HealthBench医疗健康评测集，研究团队招募了262位医生，来自60个国家、涉及26个医学专科、精通49种语言，他们生产了48562条评价标准，其中86%是实例特定标准（针对单个对线%是共识标准。

　　这个包含了5000个逼真多轮医疗对话的评测集，代表了OpenAI在医疗领域重点突破的决心。开源gpt-oss系列模型过程中，OpenAI首次将医疗作为第一重要的评测标准；发布GPT-5时，请到现场的唯一使用者是抗癌患者，医疗是大模型最有前景最具价值的方向，正成为头部企业的共识。

　　针对医疗领域用户隐私考虑下的模型私有化部署需求，百川智能对Baichuan-M2进行了极致轻量化，量化后的模型精度接近无损，可以在RTX4090上单卡部署，相比DeepSeek-R1 H20双节点部署的方式，成本降低了57倍。针对国产主流芯片的开发和适配，让多数医疗机构利用现有硬件条件既可实现快速部署。

　　此外，面向PG电子通信急诊、门诊等对于交互速度要求更高的场景，基于Eagle-3架构优化的Baichuan-M2 MTP版本在单用户场景下实现了74.9%的token速度跃升。

　　从PG电子通信另一个角度来看，在大语言模型的发展中，“知识”与“能力”是两条相辅相成但又相对独立的主线，模型在医学考试（如 USMLE）上的表现被视为衡量医疗水平的重要指标，但随着题库饱和，这类选择题或短回复的评测难以反映模型的临床实用性，医疗 AI 并不等于“刷题机器”，分数再高也不意味着在真实医疗场景中好用。

　　OpenAI从HealthBench整体数据中选出1000个特别困难的复杂问题作为Hard子集，用于验证模型多维度、全景化解决疑难复杂医学问题的能力。这个评测方法标准更高、尺度更严，更能全面反映模型面临“千奇百怪”复杂条件时的线月这个评测集发布时，世界上所有顶尖模型得分都没超过32分，许多前沿模型得分甚至为0。

　　GPT-5发布时OpenAI特别强调，其是HealthBench Hard评测全球唯一超过32分的模型。Baichuan-M2以34.7分成为全球第二款超过32分的模型，力压世界所有其他顶尖闭源大模型。

　　尽管真实医疗场景中还存在大量HealthBench Hard评测尚未包含的因素，但至少已经证明在多数医疗场景上的问答质量，GPT-5和Baichuan-M2已经超越资深医生，特别是在知识更新速度和全面性上，完全可以给人类医生强大支持。

　　GPT-5发布时既没有开源，也没有公布参数，无法私有化部署，无法低成本应用。相比之下，Baichuan-M2快速免费开源，成为医疗行业低成本快速应用部署世界顶尖医疗模型的唯一选择。