百川大模型M2 Plus发布，医疗版ChatGPT实测能力解析

10月22日消息，根据百川大模型最新微信公众号发布的资讯，今天百川正式推出了循证增强医疗大模型Baichuan-M2 Plus，同时全面升级百小应应用并开放API接口。这是继8月份开源Baichuan-M2后，该公司的又一重要战略布局。

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最新评测数据显示，M2 Plus在医疗幻觉率方面显著优于通用大模型，相比DeepSeek降低了约3倍，表现优于美国知名医疗产品OpenEvidence，其可靠性已接近资深临床医生的专业水准。

据介绍，百川M2 Plus首创了六源循证推理（EAR）范式，致力于打造"医生版ChatGPT"，推动大模型技术在辅助临床诊疗场景中跨越"敢用、可用"的关键门槛。该模型不仅专门针对中国医疗环境进行优化，在美国、日本、英国等地的权威医疗测评中也全面超越OpenEvidence，代表中国在全球大模型竞技舞台再下一城。

以下是关于Baichuan-M2 Plus技术特点的详细介绍：

首创六源循证推理范式，实现证据"全"、检索"准"、推理"对"的完整闭环

（一）六源循证：构建从原始研究到真实世界的完整医学知识体系

循证医学（Evidence-Based Medicine, EBM）作为现代医学知识体系的核心范式，是确保医疗决策科学可靠的关键所在。

通用大模型如同一个"博学却不可靠"的专家，即便具备检索增强能力，也可能因知识来源复杂而无法符合循证医学的严谨标准。

我们不仅主动屏蔽了互联网上的非专业信息来源，仅采用权威来源的医学证据，在此基础上构建了从证据、到实践、再到真实世界反馈的六层证据类型知识体系：

原始研究层：索引海量医学期刊论文4000余万篇，超过PubMed收录数量，覆盖基础与临床研究成果，构成循证链条的坚实基础；

证据综述层：整合系统评价和Meta分析等高级别证据，提供经过系统汇总的研究结论；

指南规范层：引入国际和国内权威机构发布的临床指南、专家共识和行业标准，确保回答符合最新规范要求；

实践知识层：包含临床病例报告、一线专家经验和诊疗技巧等实用知识，贴近真实医疗实践场景；

公共健康教育层：汇集权威科普和公共卫生知识，如疾病预防宣教、健康指导等内容，服务大众健康教育；

监管与真实世界层：涵盖药监部门公告、临床试验登记及大规模真实世界研究数据等信息，以反映最新的监管动态与人群研究结果；

这个金字塔形的"六源"知识体系，是一层层演化而来：原始层回答"事实是否存在"、证据层回答"结论是否一致"、指南层回答"行业如何规范"、实践层回答"医生应如何决策"、公共层回答"患者应如何理解"、真实世界层回答"是否存在新风险"。这让模型从"生成答案"走向"据实回答"，实现了从语言可信度到知识可信度的质的飞跃。

（二）循证检索：从"找得到"跃升到"找得准"

传统的RAG检索通常只追求"找得到"，而循证检索则要求"找得准"。

M2 Plus采用PICO框架（人群 Population、干预 Intervention、对照 Comparison、结局 Outcome）思维，将查询转化为结构化医学问题，并在六源数据库中进行分层精准匹配。

例如：当输入"老年OSA患者使用CPAP能否改善高血压？"时，系统优先在高级别证据（系统综述、RCT元分析）中进行搜索，并自动辨识研究质量、样本量、置信区间与结局指标。

这种方法克服了通用RAG的两大缺陷：一是缺乏医学语义理解（无法区分CPAP疗效与依从性分析）；二是无法辨别文献可靠性（新闻与指南同权）。

在此基础上，M2 Plus能够三步精准锁定"铁证"：

第一步，智能提问：自动将用户问题拆解为多个专业的PICO查询，进行"地毯式"证据搜索，兼顾精度与广度。

第二步，精准锁定：通过自研的Medical Contextual Retrieval技术，完整保留文献的临床因果链条，避免信息割裂。

第三步，证据排序：内置"审稿人"模型，自动评估检索到的证据等级（如RCT、Meta分析），将最可信、最相关的"铁证"优先呈现。

（三）循证推理：让模型"像医生一样思考"

如果说"六源循证"解决了医疗AI知识从哪来的问题，"PICO智能检索"解决了如何快速找到正确证据的问题，那么最关键的一步是确保AI在掌握证据时，不会"自由发挥"、脱离事实胡乱回答。

我们在M2 Plus中引入"循证增强训练"机制，为模型的回答过程"上了一道锁"，从根本上改变了其生成逻辑，让它学会"引用，而非臆测"：

首先，在训练中奖励"引用"，惩罚"臆测"，准确引用权威来源（如指南、文献）时会获得高分，一旦回答脱离了检索到的证据就会受到惩罚；

其次，内置"证据评估器"，模型被训练得能够自动评估检索到的证据质量，优先采纳高可信度的信息（如RCT、Meta分析），并将其无缝嵌入到推理链中；

第三，句句有据，可追溯、可验证：经过训练，M2-Plus的回答风格发生了根本性改变，在输出关键结论时，会自动附上参考文献、指南出处等来源，这让AI回答具有更高的可解释性与可信赖度。

幻觉率最低，达到与人类资深临床专家同等可靠性

这种"循证驱动"的生成逻辑，让M2 Plus几乎杜绝了无中生有的内容。在多场景测评中，其综合幻觉率在所有大模型当中最低，相比DeepSeek R1最新版本降低3倍，显著领先OpenEvidence。不仅如此，在病史分析、诊断思路、治疗方案等真实复杂的核心医疗场景中，达到了与人类资深临床专家同等的可信度。

301医院的姜医生提问，"目前公认最有效的基因治疗足细胞靶向药物有哪些？"很多通用大模型回答这个问题时都产生了明显幻觉，而M2 Plus不仅查证到全球最新研究成果，还能按照纳米系统/AAV病毒载体等维度分类。姜医生赞叹："引用文献非常专业，且信息源紧贴顶级期刊 ERA 等最前沿进展，对足细胞基因治疗这么前沿的方向，能帮我快速了解国际热点技术路线，少走弯路。"

北京天坛医院的熊医生，在研究偏头痛中的PACAP研究进展时发现，头痛相关的研究越来越多，想找到真正有价值的文献并不容易，多数大模型给出的答案都因幻觉问题而不可用。他试用百小应时看到，"能梳理全球PACAP偏头痛研究，从机制到 III 期临床试验自动串联证据链，不仅回答问题，更让医生站在未来看科研进展。"

多国医学考试断层领先，医学知识运用能力超越人类医生

美国执业医师资格考试（USMLE）是评估临床知识和推理能力的黄金标准，即便是经验丰富的临床专家，要突破90分也极具挑战。在此项考试中，M2-Plus取得了惊人的97分，不仅远超人类考生平均水平，更与GPT-5的成绩持平，稳居全球第一梯队，展示了其世界级的临床问题解决能力。

中国执业医师资格考试（NMLE）及格线为360分，对于广大医学生而言，能考到450分以上已是高分，超过500分则被视为"学神"级别。M2 Plus取得了568分的"碾压级"成绩，在所有公开测试的主流大模型中位列第一，充分证明其对中国临床指南和医疗实践的掌握已炉火纯青。

如果说执医考是"从业门槛"，那么中国硕土研究生招生考试（西医综合）则是顶尖医学生竞争的"华山论剑"。该考试不仅知识面广，且题目设计极为复杂，对临床思维要求高。通常，能考到280分以上的考生，都是协和、北医等顶尖学府的学霸。M2 Plus在此项考试中取得了282分。

同时，在日本、英国、澳大利亚等国高级医师职称晋升考试中，准确率85%以上，远超各国及格线。

这些压倒性的成绩充分说明，M2 Plus在复杂医学知识运用上的能力，已经超越了人类医生水准。

"医生版ChatGPT"推动医疗AI迈入可信可用阶段

接入M2 Plus的百小应已在各大手机应用商店更新，成为名副其实的"医生版ChatGPT"。为方便电脑端使用，网页版（ying.ai）也同步上线。

随着大模型的普及，除了需要借助AI高效地辅助临床决策，医生还开始面临新的挑战：患者使用DeepSeek自诊和带者DeepSeek就医的现象越来越多。虽然都知道大模型可能有幻觉和偏颇，但没有时间和精力去逐句甄别。通过百小应，医生有了面对通用模型挑战的"专属武器"。

对于希望深入理解诊断、治疗、预后、病因、检查等背后科学逻辑的患者及家属，百小应让他们有机会获得最前沿权威的知识、顶尖专家的思维和视角，得到无限耐心的专业解答。

Baichuan-M2 Plus也提供了标准化API接口，医院信息化部门、互联网医疗、大健康服务等各类泛医学机构，以及从事医疗AI行业的开发者，则可以通过API将循证推理能力接入服务场景，提升AI服务的医学专业性。

通过开源Baichuan-M2、发布Baichuan-M2 Plus、百小应，开放API，百川致力于持续提升AI医疗在真实临床场景的可用性，推动大模型在医疗场景进入落地可用新阶段。