一、技術評估維度與數據來源 ??

1. 評估標準（四大維度18子項）

• 技術性能 ??
  參數規模｜多模態｜醫學推理準確率｜推理速度（Token/s）
• 臨床價值 ??
  疾病覆蓋數｜診斷準確率｜治療方案合理性｜與HIS/PACS兼容性
• 行業應用 ??
  商業化案例｜醫院合作深度｜醫保控費節約率｜基層醫療機構裝機量
• 生態建設 ??
  開源許可證｜社區活躍度（GitHub?）｜醫療數據共享機制｜標準參與（HL7、IHE）

2. 數據來源

• 官方榜單：MedBench 2025Q2、CMB-Clinic、IDC《中國醫療大模型技術評估》
• 企業動態：產品發布會、融資公告、臨床試驗注冊號
• 學術指標：JCR Q1/Q2 論文、MICCAI 2025 錄用、GitHub Release Note

想親手跑一遍榜單評測？?? 代碼示例講解概念 已備好MedBench官方腳本+多線程提速示例，5分鐘復現TOP3得分！

二、中文醫療大模型綜合排名（2025版）??

三、一句話選型指南 ??

四、實戰：30分鐘跑通“京醫千詢”開源模型 ??

① 環境準備（已修正依賴沖突）

# 建議使用Python 3.10+GPU≥24G
git clone https://github.com/jd-health/JingYi-QianXun
cd JingYi-QianXun
pip install -r requirements.txt

② 推理腳本（官方權重+半精度）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_id = "jd-health/JingYi-QianXun-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto"
)

prompt = "患者主訴頭痛、發熱3天，無咳嗽，如何處理？"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128, do_sample=True, top_p=0.95)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

想加速/量化？把腳本粘進代碼優化助手，自動給你生成bitsandbytes 4bit+vLLM并發方案，顯存立省50% ?

五、趨勢瞭望 ??

1. 精準診療
   多模態+深度推理準確率>98%，2026年將寫入《中國臨床診療指南》征求意見稿。

2. 藥物發現
   生成式大模型讓“AI→臨床前”周期縮短30%，盤古藥物分子已驗證結合能提升40%。

3. 普惠醫療
   開源模型+邊緣計算下沉縣域，2025目標覆蓋80%縣級醫院（國家衛健委《千縣工程》指標）。

六、常見坑與解決方案 ??

七、延伸閱讀 ??

• 2025全球AI大模型排行
• 2025國內大模型API價格對比
• 中國大模型競賽全景解析
• 2025國內大模型技術文檔撰寫效果對比

結語 ??

中文醫療大模型已進入“開源+商業化”雙輪驅動時代：

• 要全棧自主→選京醫千詢、華佗GPT、孫思邈，開源可商用；
• 要即插即用→訊飛星火醫療、Deepwise MetAI X，醫院落地最深；
• 要藥物創新→盤古藥物分子，臨床管線已驗證。

把今天所有代碼和腳本再讓代碼安全審查過一遍，確保無硬編碼密鑰、隱私數據泄露，即可安心上線。祝大家2025醫療AI之旅一路長虹！??