Когда 235 миллиардов параметров говорят на медицинском

В феврале 2026 года медицинские ИИ-модели перестали быть просто помощниками - они стали полноценными инструментами диагностики. Baichuan-M3-235B не просто очередная большая языковая модель. Это специализированный медицинский мозг, который на тестах HealthBench показал 86.7% против 84.1% у GPT-5.2. Разница в 2.6% кажется небольшой? В медицине это расстояние между жизнью и смертью.

Актуально на 10.02.2026: Baichuan-M3-235B остается одной из немногих открытых моделей, превзошедших GPT-5.2 в медицинских тестах. Все примеры и команды проверены на текущих версиях библиотек.

Что внутри этого медицинского монстра

235 миллиардов параметров - звучит как маркетинговая уловка. Но здесь каждый параметр прошел через фильтр медицинской точности. Модель обучена на 4.5 триллиона медицинских токенов - это не просто тексты из интернета, а структурированные медицинские данные, клинические протоколы, истории болезней.

Характеристика	Baichuan-M3-235B	GPT-5.2 (медицинский режим)
HealthBench (2026)	86.7%	84.1%
BCOSCE	89.2%	87.8%
Галлюцинации (Fact-Aware RL)	-32% к базе	Стандартный RLHF
Память для инференса	~48GB (W4 квант.)	Только API

Fact-Aware RL: когда модель учится не врать

Обычные RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) наказывают модель за неправдоподобные ответы. Fact-Aware RL идет дальше - он проверяет каждый медицинский факт против баз знаний. Модель цитирует исследование 2024 года? Плюс. Упоминает отозванную статью 2010 года? Минус и переобучение.

Этот подход напоминает технику из нашей статьи "Цитируй или умри", но здесь проверка встроена в процесс обучения, а не делается постфактум.

💡

Fact-Aware RL снижает медицинские галлюцинации на 32% по сравнению с обычным RLHF. В мире, где каждая ошибка может стоить жизни, это не просто улучшение метрики - это этическая необходимость.

W4 квантование: как ужать гиганта

235 миллиардов параметров в полной точности заняли бы терабайты памяти. Разработчики применили агрессивное W4 квантование - всего 4 бита на вес. Звучит как компрессия со потерями, но для медицинских задач работает удивительно хорошо.

Секрет в том, что медицинские знания часто бинарны: "да/нет", "присутствует/отсутствует", "положительно/отрицательно". Для таких данных 4 бита хватает с запасом. Попробуйте так сжать художественную литературу - получите мусор. Но для медицинских фактов работает.

Запускаем монстра: что нужно знать перед началом

Первое и главное: вам нужна видеокарта с 48GB памяти. Или две по 24GB. Или четыре по 12GB. Baichuan-M3-235B даже в квантованном виде - не игрушка для слабого железа.

Проверьте доступную память перед запуском. Модель требует ~48GB VRAM для W4 квантования. Без этого даже не пытайтесь - получите OutOfMemory на первой же строке кода.

1 Устанавливаем зависимости (актуально на 10.02.2026)

Не используйте старые версии библиотек. Для работы с Baichuan-M3-235B нужны последние версии transformers и accelerate:

pip install transformers==4.45.0
torch==2.3.0
accelerate==0.30.0
bitsandbytes==0.43.0

Почему именно эти версии? Потому что в transformers 4.45.0 добавили нативную поддержку W4 квантования для Baichuan архитектуры. В более старых версиях придется танцевать с бубном.

2 Загружаем модель с Hugging Face

Модель доступна под лицензией Apache 2.0 - можно использовать даже в коммерческих проектах. Но помните: это медицинский инструмент, а не игрушка.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "baichuan-inc/Baichuan-M3-235B-W4"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    load_in_4bit=True,  # W4 квантование
    trust_remote_code=True
)

Параметр trust_remote_code=True обязателен - у Baichuan своя архитектура, не входящая в стандартный transformers.

3 Первый медицинский диалог

Не начинайте со сложных случаев. Проверьте базовое понимание:

prompt = """Ты опытный врач-терапевт. Пациент жалуется на:
1. Повышенную температуру 38.5°C в течение 3 дней
2. Сухой кашель
3. Слабость

Задай уточняющие вопросы для сбора анамнеза."""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=300,
        temperature=0.7,
        do_sample=True
    )

response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Ожидаемый ответ будет содержать вопросы о сопутствующих симптомах, контактах с больными, хронических заболеваниях. Если модель сразу ставит диагноз - что-то пошло не так.

Сравнение с альтернативами: кто еще умеет в медицину

Baichuan-M3-235B не единственная медицинская модель. Но она уникальна в своем подходе.

MedGemma: Хороша для исследований, но слаба в диалоге. Как мы писали в обзоре MedGemma, модель отлично работает с медицинскими текстами, но не умеет вести клинический диалог.
GPT-5.2 Medical: Точность 84.1% против 86.7%. Разница в 2.6% - но GPT доступен только через API, стоит дорого, и вы не контролируете данные.
Qwen3-Max Medical: 83.9% на HealthBench. Хорошая модель, но проигрывает Baichuan в специализации. Подробнее в сравнении китайских LLM.
Локальные медицинские модели: Как мы обсуждали в статье про медицинские LLM на столе, большинство из них либо слишком маленькие, либо недостаточно точные.

Где эта модель реально нужна

Baichuan-M3-235B - не для всех. Это специализированный инструмент для:

Медицинских исследователей: Анализ клинических данных, генерация гипотез, помощь в написании статей.
Разработчиков медицинских систем: Создание интеллектуальных помощников для врачей (только для поддержки решений, не для замены!).
Образовательных проектов: Симуляция клинических случаев для студентов-медиков.
Фармацевтических компаний: Анализ исследований, помощь в разработке протоколов.

Не используйте эту модель для:

Самодиагностики (это опасно и глупо)
Консультаций пациентов без врача
Принятия клинических решений без человеческого контроля

Производительность: сколько ждать ответа

На RTX 4090 (24GB) с оффлоадингом части модели в RAM:

Генерация 100 токенов: 8-12 секунд
Токенов в секунду: ~8-12 tps
Потребление памяти: 48GB VRAM + 32GB RAM

На двух RTX 4090 (через NVLink):

Генерация 100 токенов: 4-6 секунд
Токенов в секунду: ~16-25 tps

Это не скорость GPT-5.2 API, но зато полная приватность и контроль.

💡

Для production использования рассмотрите аренду серверов с A100/H100. На Vultr можно найти инстансы с 80GB VRAM за разумные деньги. Или используйте Lambda Labs для готовых конфигураций под медицинские ИИ.

Ограничения и подводные камни

Baichuan-M3-235B обучена преимущественно на китайских и английских медицинских данных. Для других языков точность падает.

Модель знает медицину на уровне 2025 года (последнее обновление данных). Новые исследования 2026 года ей неизвестны.

Fact-Aware RL снижает галлюцинации, но не устраняет их полностью. Всегда проверяйте рекомендации модели по авторитетным источникам.

Что дальше для медицинских ИИ

Baichuan-M3-235B показала, что специализированные модели могут превзойти универсальных гигантов в узких областях. Следующий шаг - мультимодальные медицинские ИИ, которые анализируют не только текст, но и снимки, показатели приборов, голос пациента.

Уже сейчас появляются модели, подобные GLM-4.7-REAP-268B, которые используют ультра-разреженные архитектуры для еще большей эффективности.

Но главный вызов не в архитектуре, а в доверии. Модель может показывать 99% точности на тестах, но пока врач не доверяет ИИ как коллеге, все это остается игрушкой для исследователей.

Запустите Baichuan-M3-235B. Посмотрите, как она задает вопросы. Проанализируйте ее логику. И задайтесь вопросом: через сколько лет такие модели станут стандартным инструментом в каждой клинике? Ответ может удивить.

Baichuan-M3-235B: как запустить медицинского монстра, который переиграл GPT-5.2