GPT
הוספת כלי
B

Baichuan-M3-235B

קוד פתוח

baichuan-incapache-2.02026-01-13

  • transformers
  • safetensors
  • qwen3_moe
  • text-generation
  • chat

מודל ענק שמכוון כולו לקבלת החלטות רפואיות, תשאול קליני ואבחון מבוסס ראיות. הוא בנוי לחלץ מידע מהמשתמש במקום לזרוק תשובות כלליות, ועוקף מודלים סגורים במבחנים רפואיים.

  • 235Bפרמטרים
  • 40,960טוקנים בהקשר
  • 439 GBמשקל הקבצים
  • 512הורדות בחודש

מה זה

מדובר במודל MoE של 235 מיליארד פרמטרים שמבוסס על ארכיטקטורת Qwen3 ומיועד ספציפית לתחום הרפואי. בניגוד למודלים כלליים שנוטים לתת עצות מעורפלות או להתנהג כמו מנוע חיפוש, כאן אימנו את המודל לנהל תשאול קליני רב שלבי, לבקש בדיקות מעבדה ולבנות היסק אבחוני שלם.

התוצאות במבחנים מראות שיפור של 28 נקודות האחוז לעומת M2 במבחן HealthBench-Hard, עם ציון של 44.4 שעוקף את GPT-5.2. במבחן SCAN-bench, שמודד תהליך קליני מקצה לקצה, הוא הגיע למקום הראשון בתשאול, בדיקות עזר ואבחנה סופית. הדגש פה הוא צמצום הזיות רפואיות באמצעות למידת חיזוק שמוודאת עובדות מול ראיות אמיתיות תוך כדי אימון.

מתאים ל

  • סימולציות לתלמידי רפואה

    הוא מאומן לנהל תשאול מלא מקצה לקצה ולהגיב לנתוני מעבדה בדיוק לפי שלבי האבחון הקליני.

  • תמיכה בקבלת החלטות קליניות

    אימון המודל כולל בדיקת עובדות קפדנית, מה שמוריד את שיעור ההזיות הרפואיות ברקע של אבחנות מורכבות.

  • מיון ראשוני של פניות חולים

    הוא יודע לשאול שאלות ממוקדות כדי להשלים תמונה רפואית חסרה במקום לפלוט תשובה גנרית.

איפה זה נופל

המודל תומך רשמית באנגלית ובסינית בלבד. אין תיעוד ליכולות שלו בעברית, ובמונחים רפואיים מקומיים הוא עלול לטעות או להמציא. בנוסף, חלון ההקשר עומד על כמעט 41 אלף טוקנים, שזה סביר לשיחה אך קצר יחסית למעבר על תיקים רפואיים היסטוריים עמוסי מסמכים. המפתחים מדגישים בעצמם שהכלי מיועד למחקר ולתמיכה בלבד, ולא יכול להחליף רופא או לקחת אחריות משפטית על אבחון.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להשתמש בו לאפליקציה רפואית בעברית?

הכרטיס מגדיר תמיכה באנגלית ובסינית בלבד. הוא עשוי לפלוט עברית מסוימת בגלל בסיס הנתונים של Qwen3, אבל אסור להסתמך עליו במינוח קליני עברי בלי אימון ייעודי מראש.

האם המודל דורש חיבור למאגר מידע חיצוני כדי לא להזות?

לפי דוח הביצועים, אימון ה־RL שלו כלל אימות עובדות מובנה. המודל שומר על שיעור הזיות נמוך מזה של GPT-5.2 גם כשהוא רץ במצב מבודד לחלוטין וללא גישה לכלים חיצוניים.

איזו גרסה מומלץ להוריד להתקנה מקומית ראשונה?

אם המטרה היא בדיקה מהירה, לכו ישר לגרסאות ה־GPTQ ב־4 ביט או ל־FP8. הורדה של 439 גיגה בייט בגרסה המלאה תחנוק את רוב השרתים הסטנדרטיים ולא תרוץ בלי 8 כרטיסי מסך תעשייתיים.

איך מריצים

כדי להריץ את גרסת ה־bfloat16 המקורית תצטרכו תשתית כבדה מאוד. 439 גיגה בייט של משקלים דורשים שרת עם לפחות 8 כרטיסי H20 של 96 גיגה כדי להיטען בזיכרון, כפי שמדגימים בהגדרות של SGLang. אפשר להריץ אותו גם דרך vLLM עם מפענחי החשיבה של qwen3 או deepseek_r1.

אם אין לכם קלאסטר כזה, קיימות גרסאות מכווצות של FP8 ו־GPTQ ב־4 ביט שמורידות את צריכת הזיכרון ל־26 אחוזים מהמקור. למי שבונה בדיקת היתכנות או שאין לו חומרה ארגונית ייעודית, עדיף להשתמש ב־API של ying.ai שצוות הפיתוח מציע במקום לנסות להחזיק שרת כזה לבד.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="baichuan-inc/Baichuan-M3-235B")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

111 קבצים במאגר, 439 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא Apache 2.0 מלא. אפשר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות את הקוד ולהטמיע אותו בתוך מוצר חופשי או קנייני. התנאי היחיד הוא שמירה על זכויות היוצרים והודעת הרישיון המקורית בקבצים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗