Model Overview

灵枢是一个通用的医疗基础模型，专注于统一多模态医学理解和推理，支持超过12种医学成像模态，包括X射线、CT扫描、MRI等。

Model Features

多模态医疗理解

支持超过12种医学成像模态，包括X射线、CT扫描、MRI、显微镜检查等

顶尖性能

在医疗视觉问答和报告生成任务中达到先进水平，优于GPT-4.1和Claude Sonnet 4

全面评估支持

提供MedEvalKit评估工具包，支持主要的多模态和文本医疗任务快速评估

Model Capabilities

医学图像理解

医疗文本问答

医疗报告生成

多模态医学推理

Use Cases

医疗诊断辅助

医学影像分析

分析X射线、CT扫描等医学影像，提供诊断建议

在MMMU-Med等数据集上表现优异

医疗报告生成

根据医学影像自动生成诊断报告

在MIMIC-CXR等数据集上ROUGE-L得分30.8

医疗问答系统

临床问题解答

回答医生或患者的医疗相关问题

在MedQA等数据集上准确率达74.7%

🚀 灵枢 - 医疗领域的SOTA多模态大语言模型

灵枢（Lingshu）是一款在医疗领域表现卓越的多模态大语言模型，能有效处理医学图像和文本信息，在医疗问答和报告生成任务中展现出了顶尖性能。

官网 🤖 7B模型 🤖 32B模型医疗评估工具包MedEvalKit 技术报告

重大消息：灵枢模型发布，在医疗视觉问答和报告生成任务中达到了先进水平。

本仓库包含了论文灵枢：用于统一多模态医学理解和推理的通用基础模型中的模型。同时，我们还在 MedEvalKit 中发布了一个全面的医疗评估工具包，支持对主要的多模态和文本医疗任务进行快速评估。

✨ 主要特性

灵枢模型在7B和32B两种规模下，在大多数医疗多模态/文本问答和报告生成任务中达到了先进水平。
灵枢-32B 在大多数多模态问答和报告生成任务中优于GPT - 4.1和Claude Sonnet 4。
灵枢支持超过12种医学成像模态，包括X射线、CT扫描、MRI、显微镜检查、超声、组织病理学、皮肤镜检查、眼底、OCT、数码摄影、内窥镜检查和PET。

🔧 版本发布

技术报告：Arxiv: 灵枢：用于统一多模态医学理解和推理的通用基础模型。
模型权重：
- 灵枢-7B
- 灵枢-32B

⚠️ 重要提示

尽管我们以开放的方式发布了模型权重、代码和演示，但与其他预训练语言模型一样，即使我们已尽力进行红队测试、安全微调与强化，我们的模型仍存在潜在风险，包括但不限于不准确、误导性或潜在有害的生成内容。开发者和相关利益方在部署前应自行进行红队测试并提供相关安全措施，且必须遵守当地的管理规定。在任何情况下，作者均不对因使用所发布的权重、代码或演示而产生的任何索赔、损害或其他责任负责。

📚 详细文档

医疗多模态视觉问答

模型	MMMU - Med	VQA - RAD	SLAKE	PathVQA	PMC - VQA	OmniMedVQA	MedXpertQA	平均
专有模型
GPT - 4.1	75.2	65.0	72.2	55.5	55.2	75.5	45.2	63.4
Claude Sonnet 4	74.6	67.6	70.6	54.2	54.4	65.5	43.3	61.5
Gemini - 2.5 - Flash	76.9	68.5	75.8	55.4	55.4	71.0	52.8	65.1
开源模型（<10B）
BiomedGPT	24.9	16.6	13.6	11.3	27.6	27.9	-	-
Med - R1 - 2B	34.8	39.0	54.5	15.3	47.4	-	21.1	-
MedVLM - R1 - 2B	35.2	48.6	56.0	32.5	47.6	77.7	20.4	45.4
MedGemma - 4B - IT	43.7	72.5	76.4	48.8	49.9	69.8	22.3	54.8
LLaVA - Med - 7B	29.3	53.7	48.0	38.8	30.5	44.3	20.3	37.8
华佗GPT - V - 7B	47.3	67.0	67.8	48.0	53.3	74.2	21.6	54.2
BioMediX2 - 8B	39.8	49.2	57.7	37.0	43.5	63.3	21.8	44.6
Qwen2.5VL - 7B	50.6	64.5	67.2	44.1	51.9	63.6	22.3	52.0
InternVL2.5 - 8B	53.5	59.4	69.0	42.1	51.3	81.3	21.7	54.0
InternVL3 - 8B	59.2	65.4	72.8	48.6	53.8	79.1	22.4	57.3
灵枢 - 7B	54.0	67.9	83.1	61.9	56.3	82.9	26.7	61.8
开源模型（>10B）
HealthGPT - 14B	49.6	65.0	66.1	56.7	56.4	75.2	24.7	56.2
华佗GPT - V - 34B	51.8	61.4	69.5	44.4	56.6	74.0	22.1	54.3
MedDr - 40B	49.3	65.2	66.4	53.5	13.9	64.3	-	-
InternVL3 - 14B	63.1	66.3	72.8	48.0	54.1	78.9	23.1	58.0
Qwen2.5V - 32B	59.6	71.8	71.2	41.9	54.5	68.2	25.2	56.1
InternVL2.5 - 38B	61.6	61.4	70.3	46.9	57.2	79.9	24.4	57.4
InternVL3 - 38B	65.2	65.4	72.7	51.0	56.6	79.8	25.2	59.4
灵枢 - 32B	62.3	76.5	89.2	65.9	57.9	83.4	30.9	66.6

医疗文本问答

模型	MMLU - Med	PubMedQA	MedMCQA	MedQA	Medbullets	MedXpertQA	SuperGPQA - Med	平均
专有模型
GPT - 4.1	89.6	75.6	77.7	89.1	77.0	30.9	49.9	70.0
Claude Sonnet 4	91.3	78.6	79.3	92.1	80.2	33.6	56.3	73.1
Gemini - 2.5 - Flash	84.2	73.8	73.6	91.2	77.6	35.6	53.3	69.9
开源模型（<10B）
Med - R1 - 2B	51.5	66.2	39.1	39.9	33.6	11.2	17.9	37.0
MedVLM - R1 - 2B	51.8	66.4	39.7	42.3	33.8	11.8	19.1	37.8
MedGemma - 4B - IT	66.7	72.2	52.2	56.2	45.6	12.8	21.6	46.8
LLaVA - Med - 7B	50.6	26.4	39.4	42.0	34.4	9.9	16.1	31.3
华佗GPT - V - 7B	69.3	72.8	51.2	52.9	40.9	10.1	21.9	45.6
BioMediX2 - 8B	68.6	75.2	52.9	58.9	45.9	13.4	25.2	48.6
Qwen2.5VL - 7B	73.4	76.4	52.6	57.3	42.1	12.8	26.3	48.7
InternVL2.5 - 8B	74.2	76.4	52.4	53.7	42.4	11.6	26.1	48.1
InternVL3 - 8B	77.5	75.4	57.7	62.1	48.5	13.1	31.2	52.2
灵枢 - 7B	74.5	76.6	55.9	63.3	56.2	16.5	26.3	52.8
开源模型（>10B）
HealthGPT - 14B	80.2	68.0	63.4	66.2	39.8	11.3	25.7	50.7
华佗GPT - V - 34B	74.7	72.2	54.7	58.8	42.7	11.4	26.5	48.7
MedDr - 40B	65.2	77.4	38.4	59.2	44.3	12.0	24.0	45.8
InternVL3 - 14B	81.7	77.2	62.0	70.1	49.5	14.1	37.9	56.1
Qwen2.5VL - 32B	83.2	68.4	63.0	71.6	54.2	15.6	37.6	56.2
InternVL2.5 - 38B	84.6	74.2	65.9	74.4	55.0	14.7	39.9	58.4
InternVL3 - 38B	83.8	73.2	64.9	73.5	54.6	16.0	42.5	58.4
灵枢 - 32B	84.7	77.8	66.1	74.7	65.4	22.7	41.1	61.8

医疗报告生成

模型	MIMIC - CXR					CheXpert Plus					IU - Xray
	ROUGE - L	CIDEr	RaTE	SembScore	RadCliQ - v1^-1	ROUGE - L	CIDEr	RaTE	SembScore	RadCliQ - v1^-1	ROUGE - L	CIDEr	RaTE	SembScore	RadCliQ - v1^-1
专有模型
GPT - 4.1	9.0	82.8	51.3	23.9	57.1	24.5	78.8	45.5	23.2	45.5	30.2	124.6	51.3	47.5	80.3
Claude Sonnet 4	20.0	56.6	45.6	19.7	53.4	22.0	59.5	43.5	18.9	43.3	25.4	88.3	55.4	41.0	72.1
Gemini - 2.5 - Flash	25.4	80.7	50.3	29.7	59.4	23.6	72.2	44.3	27.4	44.0	33.5	129.3	55.6	50.9	91.6
开源模型（<10B）
Med - R1 - 2B	19.3	35.4	40.6	14.8	42.4	18.6	37.1	38.5	17.8	37.6	16.1	38.3	41.4	12.5	43.6
MedVLM - R1 - 2B	20.3	40.1	41.6	14.2	48.3	20.9	43.5	38.9	15.5	40.9	22.7	61.1	46.1	22.7	54.3
MedGemma - 4B - IT	25.6	81.0	52.4	29.2	62.9	27.1	79.0	47.2	29.3	46.6	30.8	103.6	57.0	46.8	86.7
LLaVA - Med - 7B	15.0	43.4	12.8	18.3	52.9	18.4	45.5	38.8	23.5	44.0	18.8	68.2	40.9	16.0	58.1
华佗GPT - V - 7B	23.4	69.5	48.9	20.0	48.2	21.3	64.7	44.2	19.3	39.4	29.6	104.3	52.9	40.7	63.6
BioMediX2 - 8B	20.0	52.8	44.4	17.7	53.0	18.1	47.9	40.8	21.6	43.3	19.6	58.8	40.1	11.6	53.8
Qwen2.5VL - 7B	24.1	63.7	47.0	18.4	55.1	22.2	62.0	41.0	17.2	43.1	26.5	78.1	48.4	36.3	66.1
InternVL2.5 - 8B	23.2	61.8	47.0	21.0	56.2	20.6	58.5	43.1	19.7	42.7	24.8	75.4	51.1	36.7	67.0
InternVL3 - 8B	22.9	66.2	48.2	21.5	55.1	20.9	65.4	44.3	25.2	43.7	22.9	76.2	51.2	31.3	59.9
灵枢 - 7B	30.8	109.4	52.1	30.0	69.2	26.5	79.0	45.4
开源模型（>10B）
（表格中后续开源模型（>10B）部分原文档未完整给出，此处省略）