灵丹-V2：中医临床推理大模型家族发布
原文标题：Lingdan-V2: Large language models for clinically grounded reasoning in traditional Chinese medicine
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研究团队开发了参数规模为 40 亿、80 亿和 140 亿的中医语言模型家族 Lingdan-V2，采用分阶段临床对齐框架，结合中医与临床记录的大规模继续预训练、推理监督和以处方为中心的强化学习。140 亿参数模型在公开基准上处方生成 F1 达 37.0，超过 6710 亿参数的 DeepSeek-R1（32.3）。
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中医模型Lingdan-V2最大仅140亿参数，处方生成F1 37.0反超6710亿的DeepSeek-R1（32.3）
- •模型家族含40亿、80亿、140亿三档参数规模
- •分阶段临床对齐：中医与临床记录大规模继续预训练、互补推理监督、以处方为中心的强化学习
- •把处方生成建模为带处方级反馈的结构化RL问题，直接优化临床决策输出
- •公开基准含13项中医知识与临床推理任务、25620条专家验证样本；另有4348例脾胃病处方私有回顾数据集
- •140亿强化对齐模型公开基准处方生成F1 37.0，对比DeepSeek-R1的32.3
为什么重要：在垂直领域，小模型加领域对齐可胜过通用超大模型，为中医临床决策支持提供了可落地的参数规模；但F1 37.0的绝对水平仍偏低，实际可用性需谨慎看待。
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