医疗AI迎来里程碑！夸克在8月19日发布《QuarkMed Technical Report》，首次公开其健康大模型突破“主任医师级”能力的技术细节。这款模型不仅通过中国12门核心学科主任医师笔试评测，更在复杂医学推理中展现出“难度越高、优势越明显”的独特性能曲线。
图为：QuarkMed Technical Report
万亿Token专业数据：夯实医疗AI的“地基”
医疗模型的核心挑战在于数据专业性。夸克健康大模型在训练中采用三类核心医疗数据：医学资料、医学知识和医疗记录，总量高达1万亿Token。这些数据有效弥补了通用预训练语料的不足，显著提升模型的准确性和推理能力。
图为：医疗数据源分类及规模
双阶段强化学习：让AI更“懂”临床逻辑
为提升模型正确性与安全性，夸克引入两个强化学习（RL）阶段：
- 大规模医学强化学习：针对复杂场景优化推理能力，确保AI在多步骤诊断中保持逻辑连贯。
- 奖励模型设计：从诚实性、有用性、内容合规性三维度评估输出，调整模型行为符合医疗伦理与规范。
性能实测：高难度任务优势显著
在MedQA等国际权威数据集测试中，夸克健康大模型超越o3-mini等同尺寸模型。尤其在中国医师资格考试（CPQExam）笔试中，题目难度越高，其领先优势越明显，印证了模型在复杂医学推理中的突破。
图为：CPQExam测试结果
开源测试集：推动医疗AI研究透明化
报告最后宣布，夸克将公开医师考试测试集，此举旨在促进医疗AI领域的学术交流与技术迭代。对于研究者而言，这无疑是一份极具价值的“训练指南”。
医疗AI的“专业门槛”正在被重新定义
从数据积累到强化学习，从笔试突破到开源共享，夸克健康大模型的技术路径揭示了一个趋势：医疗AI正在从“辅助工具”向“专业决策者”进化。
当AI能通过主任医师级考试，或许不久的将来，它真的会成为医生们的“得力搭档”。
相关地址: （海外网站需要科学上网）
https://arxiv.org/pdf/2508.11894
https://github.com/Quark-Medical/QuarkMed/blob/main/report/QuarkMed_Technical_Report.pdf
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