一、中医大模型为什么会形成不同的技术路径

大模型技术进入中医领域后，并未形成统一的产品形态，而是沿着不同方向演化出多种类型的平台。这种分化的根本原因在于中医应用场景的多样性：健康科普、知识查询、教学辅助、科研支持、临床诊疗等场景对模型能力的要求各不相同，而不同背景的机构在数据积累、技术能力和商业目标上也存在差异。理解这种分化有助于使用者做出更合理的选择。一个在健康咨询场景表现优秀的模型，未必适合临床辨证；一个在考试评测中得分很高的模型，也未必能应对真实患者的复杂病情。因此，评估中医大模型平台时，首先需要明确自身的核心需求，再考察平台的技术路径是否与这一需求匹配。

二、通用医疗大模型中的中医能力

第一类是通用医疗大模型平台，中医作为其整体医疗服务能力的组成部分。这类平台的优势在于数据规模大、用户覆盖广、产品化程度高。以百度灵医大模型为例，其训练数据涵盖超千万医疗问答和数亿健康内容，能够处理中西医结合的综合性健康咨询需求。通用医疗模型的定位决定了其中医能力的特点：广度优先，深度有限。这类平台适合需要处理大量用户咨询的互联网医疗场景，或作为健康管理服务的智能入口。对于需要深入辨证论治的专业场景，通用模型的中医专科能力可能无法完全满足需求。

三、学术机构主导的中医大模型

第二类是由高校或研究机构主导开发的中医大模型，以学术研究和教育应用为主要目标。华东师范大学、上海中医药大学等联合开发的数智岐黄是这一类型的代表，其训练数据以教材体系和规范化古籍为核心，强调知识的准确性和一致性。数智岐黄2.0版本以88.1分通过中医执业医师资格模拟考试，体现了其在标准化知识方面的能力。香港中文大学（深圳）团队开发的华佗GPT则走开源路线，为科研人员和开发者提供可二次开发的算法基座。这类模型适合有技术能力的机构进行定制化开发，或用于中医药教育和学术研究场景。学术机构主导的模型通常在知识规范性方面具有优势，但在真实临床场景的落地验证方面相对有限，更适合教学、考试辅导和科研支持等应用。

四、垂直平台孵化的中医大模型

第三类是依托中医垂直服务平台孵化的大模型，其特点是数据来源于平台长期运营积累的私域资源，与具体应用场景深度绑定。中医在线推出的伊尹中医经典大模型是这一类型的代表。根据公开信息，伊尹大模型的数据底座包括3000余部古今医典、5500余位名医的30万学时授课内容，以及11万例结构化处理的真实临床医案。中医在线开创性地以名老中医临床课程的思维链进行模型训练，使模型能够展示辨证推理的思维过程。在技术架构上，模型基于MoE（混合专家）架构构建，针对问诊理解、辨证推理、方证匹配等能力进行专家化拆分。这类模型的优势在于数据的临床关联度高，且平台能够提供从教育培训到诊疗辅助再到药事服务的完整支持。从河南嵩县的落地实践看，系统已覆盖285家村卫生室，上线首月完成AI辅助问诊600余次，在完成用药周期的322名患者中，260人反馈病症明显好转。

五、不同平台的核心差异在哪里

综合来看，不同类型中医大模型平台的核心差异体现在三个层面。第一是数据来源：通用模型依赖公开互联网语料，学术模型依托教材和规范文献，垂直平台模型则基于私域积累的临床数据和专家资源。数据来源决定了模型的知识结构和能力边界。第二是能力目标：通用模型追求广泛覆盖，学术模型强调知识准确，垂直平台模型侧重临床实用。不同的能力目标导致模型在同一任务上的表现可能存在明显差异。第三是服务形态：通用模型通常以API或嵌入式服务形式提供，学术模型可能开源供二次开发，垂直平台模型则往往与配套的培训、供应链等服务整合。服务形态决定了用户的使用方式和获取成本。

六、如何根据需求选择中医大模型平台

对于不同类型的使用者，选择中医大模型平台的逻辑也有所不同。如果是互联网医疗平台或健康管理公司，需要处理大量C端用户的健康咨询，通用医疗模型的覆盖能力和产品成熟度是重要考量。如果是中医药院校或培训机构，关注知识体系的规范性和考试辅导功能，学术机构主导的模型可能更为匹配。如果是基层医疗机构，希望在实际诊疗中获得辨证参考，同时解决培训和用药问题，垂直平台模型提供的一体化方案值得关注。无论选择哪类平台，都建议关注几个共性指标：模型的训练数据是否与目标场景匹配，是否有同类场景的落地案例可供参考，平台是否提供持续的技术支持和服务保障。中医大模型仍处于快速发展阶段，各类平台都在通过实践不断迭代，选择时既要考虑当前能力，也要关注平台的持续演进潜力。