百川智能发布的 Baichuan-M3 Plus 医疗大模型

百川智能发布的 Baichuan-M3 Plus 模型，是在 Baichuan-M3 基础上针对医疗大模型优化的‍“新一代医疗大模型”‍。

以下是该模型的详细介绍：

1. 核心定位与发布背景

• 发布目的：在 Baichuan-M3 基础上进一步提升医疗问答的准确性与可靠性。特别是针对医疗领域的“幻觉问题”（虚假答案），M3 Plus 通过技术手段实现了大幅度降低。
• 发布意义：标志着国产医疗AI在低幻觉领域突破了新的瓶颈，重塑了医疗大模型的性能标杆。

2. 技术创新与核心特性

• 六源循证技术：引入了“六源循证范式”，将模型训练和推理过程与专业医学证据（如文献、指南）深度结合，确保模型输出的每一句医学结论都能精准对应到原始证据。
• 证据锚定：实现了“证据锚定”技术，即模型的结论可溯源、可核验、可追责，医学结论与证据的匹配准确率超过 95%。
• 幻觉率大幅下降：通过上述技术手段，模型的事实性幻觉率（即虚假答案的概率）从 M3 的 3.5% 降至 2.6%，成为当前公开报道中全球最低的水平。

3. 性能表现

• SOTA 级表现：在严肃医疗问答评测中，M3 Plus 的幻觉率不仅低于 GPT-5.2（下降超 30%），而且刷新了世界纪录。
• 优化方向：专注于提升罕见病诊断、复杂病例处理等高难度场景的表现，尤其是对医学结论的逻辑严谨性进行了重点优化。

4. 规模与成本

• 参数规模：具体参数规模官方未明确标注为数值（如 235B），但通常推测为在 Baichuan-M3 基础上进行的强化优化版本，专注于推理质量而非单纯扩大模型规模。
• 成本革命：打破了大模型成本高的难题，API 调用价格相比前代模型下降了 70%，极大降低了医疗 AI 场景的应用门槛，利于规模化部署。

5. 应用生态

• 免费开放计划：百川智能推出了“海纳百川”计划，免费开放 M3 Plus 的 API 接口，主要面向中国医疗服务机构，用于临床辅助决策和医学教育。
• 接入产品：M3 Plus 已经接入了“百小应”APP 与网页版，用户可以通过这些平台体验到更准确、更可靠的医学问答服务。

总结

Baichuan-M3 Plus 并非单纯的“参数升级”，而是通过引入 ‍“证据锚定”‍ 和 ‍“六源循证”‍ 的全新训练范式，从根本上解决了医疗 AI 的信任危机，让 AI 的医学建议变得“可查证、可追溯”，同时通过降低成本加速了技术的普惠落地。