在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域，百川智能再次取得突破性進(jìn)展。其最新發(fā)布的Baichuan-M3 Plus大模型，在嚴(yán)肅醫(yī)療場(chǎng)景的問(wèn)答準(zhǔn)確性和可靠性方面，刷新了此前由M3模型保持的世界紀(jì)錄。通過(guò)獨(dú)創(chuàng)的六源循證技術(shù)與M3基座深度融合，M3 Plus將醫(yī)學(xué)內(nèi)容生成的幻覺率降至2.6%，這一數(shù)據(jù)不僅低于行業(yè)標(biāo)桿Open Evidence，更成為全球最低水平。

該模型的核心創(chuàng)新在于"證據(jù)錨定"技術(shù)。不同于傳統(tǒng)文獻(xiàn)引用方式，這項(xiàng)技術(shù)要求模型生成的每句醫(yī)學(xué)結(jié)論都必須精準(zhǔn)對(duì)應(yīng)原始論文或臨床指南中的具體段落。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了獨(dú)立的訓(xùn)練體系，引入Citation Reward Model機(jī)制，對(duì)錯(cuò)誤引用進(jìn)行懲罰性訓(xùn)練。最終實(shí)現(xiàn)結(jié)論與證據(jù)匹配準(zhǔn)確率超過(guò)95%，使AI生成的醫(yī)學(xué)判斷具備可核驗(yàn)、可追責(zé)、可教學(xué)的特性。

在性能優(yōu)化方面，M3 Plus通過(guò)MoE架構(gòu)重構(gòu)、模型量化壓縮和Gated Eagle-3投機(jī)解碼等工程突破，在保持模型能力的前提下，將API調(diào)用成本較前代降低70%。這一改進(jìn)為醫(yī)療場(chǎng)景的規(guī)?；瘧?yīng)用掃清了關(guān)鍵障礙，目前開發(fā)者可申請(qǐng)限時(shí)15天的免費(fèi)體驗(yàn)。

此前發(fā)布的M3基礎(chǔ)模型已在Healthbench等權(quán)威評(píng)測(cè)中超越GPT-5.2，特別是在低幻覺領(lǐng)域以3.5%的指標(biāo)領(lǐng)先全球。此次升級(jí)版M3 Plus將事實(shí)性幻覺率進(jìn)一步壓縮至2.6%，較GPT-5.2下降超30%，形成對(duì)Open Evidence等國(guó)際領(lǐng)先模型的全面超越。這項(xiàng)突破標(biāo)志著中國(guó)在醫(yī)療AI領(lǐng)域的技術(shù)積累，正從跟隨創(chuàng)新轉(zhuǎn)向引領(lǐng)發(fā)展。

根據(jù)技術(shù)白皮書披露，M3 Plus的訓(xùn)練過(guò)程涉及超過(guò)2000萬(wàn)篇醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的深度解析，構(gòu)建了包含1.2億個(gè)證據(jù)節(jié)點(diǎn)的知識(shí)圖譜。其獨(dú)特的循證增強(qiáng)機(jī)制，使模型在腫瘤診療、罕見病診斷等復(fù)雜場(chǎng)景的表現(xiàn)顯著優(yōu)于通用大模型，為AI醫(yī)療的落地應(yīng)用提供了新的技術(shù)范式。