这是继 5 月通过副主任医师职称考试后，夸克健康大模型能力的又一次跃升。在垂类模型与通用模型对比中，夸克健康大模型呈现出难度越高、领先优势越明显的性能曲线，展现出在复杂医学推理任务中的突破。
这揭示了在医学领域研发垂类模型的巨大潜力。夸克健康大模型以通义千问为基础，走出了一条面向垂直场景的深度工程化路线。「我们不是在训练 AI 回答医学问题，而是在训练它学会医学思维」，夸克健康算法负责人徐健说。
夸克健康大模型的核心突破之一，是构建出 「慢思考能力」。该能力融合了链式推理与多阶段临床演绎路径建模，驱动模型在面对复杂医疗问题时，能够分阶段、层层深入地推导出最终回答。
构建慢思考能力的前提，是拥有高质量推理训练数据。为此，夸克构建了 「双数据产线+双奖励机制」 的工程体系。一方面，将医学数据划分为 「可验证」 和 「不可验证」 两类，分别对应诊断类任务和健康建议类任务; 另一方面，在训练方法上引入 「过程奖励模型」 和 「结果奖励模型」，分别评估模型推理链的合理性与最终结论的准确性，显著提升模型的临床可解释性和推理一致性。
该体系还设计了多阶段强化学习流程，包括冷启动数据的严格人工校验、多轮样本筛选与难度递进训练策略，以及用于防止 「高分投机」 的作弊识别机制。通过真实医生标注、「问—思—答」 整组数据驱动强化学习，夸克健康大模型不仅学会了医学知识，更掌握了医学思维的路径选择、证据整合与多解平衡能力。底层的
安贞医院心脏外科主任医师谢进生认为，夸克在一些问题上回答专业度比专业医生还要强。这一成果背后是专业医师团队的深度参与。目前，夸克健康大模型拥有千人规模的专业医师标注团队，其中超过 400 名均为副主任医师及以上的高资历医疗专家。
凭借在医学领域的专业性，夸克 AI 搜索吸引了一大批医学生和医生群体。夸克健康运营负责人赵存忠介绍，目前平台在全国医学生中月活用户已突破 200 万，覆盖率过半，他们广泛使用夸克用于基础知识搜索、考试备考和临床辅助诊疗。
