相较于通用LLM，该模型在医疗任务中实现了三大突破：
- 知识深度：通过中期训练注入最新临床指南、药品说明书等专业知识，在罕见病识别等任务中准确率提升40%
- 推理可靠性：特殊设计的思维链机制（Chain-of-Thought）使诊断推理过程可解释，测试显示其鉴别诊断符合率可达住院医师水平
- 响应效率：优化后的token处理速度达350token/s（RTX 4090），比原生Qwen2.5-32B快2.3倍，满足临床实时性需求
根据HealthBench测试，其在药物相互作用判断等子任务上的F1值达到0.91，显著优于同参数规模通用模型。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelBaichuan-M2: Ein großes Sprachmodell für Augmented Reasoning im GesundheitswesenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Baichuan-M2-32B相比通用大语言模型在医疗任务中有哪些性能突破？
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