云知声发布“山海·知医大模型5.0”：医疗大模型“可信度”成为核心变量

大模型之家讯 12月22日，云知声发布医疗领域专家级大模型“山海・知医大模型5.0”。这一版本被外界视为其医疗大模型体系的重要节点，核心变化并不在于参数规模，而在于模型角色的转变——从辅助型“智能工具”，向更具主动性和协作能力的“临床协作者”靠近。

从技术结构上看，新版本以医学文本大模型与医学多模态大模型构成“双核引擎”，覆盖医学文本理解、临床任务规划与医学影像分析等能力，试图打破传统医疗AI“单点工具化”的局限，在门诊、住院等复杂诊疗场景中提供一体化支持。

其中较为显著的变化体现在推理方式。模型被引入更贴近真实临床诊断的复杂推理链，并内化任务拆解与工具调用能力，使其不再只是被动回答问题，而能够围绕诊疗目标进行步骤规划与执行，更好适配跨环节的医疗流程。

在多模态能力上，5.0版本强化了影像与文本的联合分析，可对X光、CT、MRI等影像进行病灶识别，并与临床描述进行语义对齐与综合推理，以提升诊断效率与一致性。

围绕医疗垂直领域的可靠性问题，模型在医学知识覆盖、幻觉控制和医学信息抽取等方面进行了针对性强化，通过Graph-RAG等技术降低事实性错误风险，并提升非结构化病历文本的结构化处理能力。

在应用层面，云知声已基于该模型构建覆盖诊疗全流程的产品体系，相关解决方案在近400家医院落地，另有700余家处于测试阶段，应用场景包括门诊病历生成、病历质控以及DRG/DIP医保支付管理等。

在第三方评测中，山海・知医大模型5.0在上海人工智能研究院MedBench4.0测评中，获得医疗智能体、医疗大语言模型和医疗多模态模型三项第一名，并入选国家人工智能应用中试基地（医疗）发布的国产医疗大模型榜单。

2023年，云知声推出通用多模态大模型“山海”，随后在该基座之上训练医疗专用模型“山海·知医”，通过专业数据、合规体系与临床流程适配，尝试解决医疗场景中准确性、安全性与落地成本的现实约束。5.0版本是在这一路径上的系统性升级。