AntAngelMed
蚂蚁健康联合浙江省卫生健康信息中心、浙江安诊儿医疗AI开发的医疗领域MoE大模型，总参数103B、激活参数6.1B，支持128K上下文，采用Apache-2.0许可，面向临床分诊、病历摘要和辅助决策等本地化部署场景。
时间轴 (近 90 天)
AntAngelMed 是一个总参数 103B、激活参数 6.1B 的医疗领域 Mixture-of-Experts（MoE）模型。
AntAngelMed 由蚂蚁健康联合浙江省卫生健康信息中心、浙江安诊儿医疗 AI 共同开发。
AntAngelMed 采用 Apache-2.0 许可，权重开放，允许商用、修改和自托管。
AntAngelMed 支持 128K 上下文窗口。
AntAngelMed 在 H20 硬件上推理速度超过 200 tokens/s。
AntAngelMed 在 MedBench v4 基准测试中总榜第一，在 5 个维度上领跑。
AntAngelMed 在 OpenAI HealthBench 评测中是表现最好的开源模型，尤其在 Hard 子集上优势明显。
AntAngelMed 基于 Ling-flash-2.0（inclusionAI）的 MoE 架构，激活比率为 1/32。
AntAngelMed 的训练分三阶段：医疗领域持续预训练、异构数据监督微调（覆盖数学、代码、临床对话）、GRPO 配合专用奖励模型强化学习。
AntAngelMed 的 BF16 全精度推理需要 8 张 Ascend 910B（64GB）或 4 张 Kunlun P800/PPU 810（96GB）。
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全部知识事实 (13)
AntAngelMed 的训练数据以中文和英文为主，用于其他语种临床场景前需做充分验证并保持范围护栏和引用核查器激活。
50%待验证AntAngelMed 由蚂蚁健康联合浙江省卫生健康信息中心、浙江安诊儿医疗 AI 共同开发。
50%待验证AntAngelMed 采用 Apache-2.0 许可，权重开放，允许商用、修改和自托管。
50%待验证AntAngelMed 支持 128K 上下文窗口。
50%待验证AntAngelMed 在 H20 硬件上推理速度超过 200 tokens/s。
50%待验证AntAngelMed 在 MedBench v4 基准测试中总榜第一，在 5 个维度上领跑。
50%待验证AntAngelMed 在 OpenAI HealthBench 评测中是表现最好的开源模型，尤其在 Hard 子集上优势明显。
50%待验证AntAngelMed 基于 Ling-flash-2.0（inclusionAI）的 MoE 架构，激活比率为 1/32。
50%待验证AntAngelMed 的训练分三阶段：医疗领域持续预训练、异构数据监督微调（覆盖数学、代码、临床对话）、GRPO 配合专用奖励模型强化学习。
50%待验证AntAngelMed 的 BF16 全精度推理需要 8 张 Ascend 910B（64GB）或 4 张 Kunlun P800/PPU 810（96GB）。
50%待验证AntAngelMed 的 INT4 量化版本推理只需 2 张 Ascend 910B。
50%待验证AntAngelMed 是一个总参数 103B、激活参数 6.1B 的医疗领域 Mixture-of-Experts（MoE）模型。
50%待验证AntAngelMed 官方提供 FP8 版本，社区有 mradermacher 制作的 GGUF 量化版本可供 llama.cpp 使用。
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