CS1-4B：40 亿参数临床决策模型，推理快 6.4 倍
原文标题：A general-purpose System One decision model for clinical records
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研究团队发布 Clinical System One（CS1-4B），基于 360 万患者、1240 万问答训练的 40 亿参数临床决策模型，单次前向即可回答多类结构化问题并给出置信概率。在 96 万留出患者上，14 项任务中 13 项优于最大 270 亿参数的开源决策模型，匹配负载下推理快 6.4 倍；与语言模型智能体配合可完成临床试验筛选，token 消耗减少 690 倍。
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40亿参数CS1-4B在14项临床任务中13项胜过最大270亿参数开源决策模型，推理快6.4倍
- •训练数据为360万患者、1240万问答，覆盖结构化数据、临床笔记与诊断报告
- •在96.3万留出患者上评测，14项任务中13项优于参数量最高270亿的开源决策模型
- •匹配负载下推理速度是270亿参数模型的6.4倍，单次前向即可回答多类结构化问题
- •每个答案附带概率，可把不确定病例路由给人工复核
- •与语言模型智能体配合筛选17项注册临床试验，token消耗减少690倍
为什么重要：用40亿参数在多数临床任务上压过270亿模型，说明医疗决策场景的专用小模型在成本与速度上更具落地可行性，对医院IT与临床AI采购方直接相关。
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