百川智能9天连发两个模型，王小川为何敢把医生版DeepSeek免费？|华佗|deepseek

百川智能9天连发两个模型，王小川为何敢把医生版DeepSeek免费？

2026-01-24 08:04:24　来源: 商道童言

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2026年初的AI医疗赛道，突然被百川智能点燃。短短9天内，王小川团队接连推出Baichuan-M3与M3 Plus两款医疗大模型，更宣布将面向医生群体免费开放“医生版DeepSeek”——这一举动在行业内外掀起巨大波澜。

当OpenAI、Anthropic等巨头纷纷加码医疗大模型商业化时，百川却反其道而行，以“免费”为矛，刺向医疗AI落地最坚硬的壁垒：信任。在容错率趋近于零的临床场景中，技术先进与否早已不是唯一标准，能否被医生真正信赖、纳入日常决策流程，才是决定生死的关键。百川的密集动作，显然不只是技术秀肌肉，而是一场精心策划的信任体系重建工程。

幻觉率压到2.6%，免费背后是信任门槛的重置

百川此次发布的M3系列模型，核心突破在于将医疗幻觉率压至2.6%。这个数字意味着什么？据公开评测，在同等复杂医学问题上，GPT-5.2的幻觉率约为3.8%，而市面上多数垂直医疗模型仍在5%以上徘徊。更关键的是，百川并非依赖外部检索工具“事后纠错”，而是通过自研的Fact-Aware RL（事实感知强化学习）机制，将“事实一致性”内化为模型训练的核心目标。换句话说，模型从“生成阶段”就主动抑制无依据的臆测，而非靠RAG（检索增强生成）打补丁。这种底层逻辑的转变，使得AI在无网络、无数据库支持的离线场景下，依然能保持高度可靠性。百川智能创始人、CEO 王小川表示，在垂直领域，M3 Plus 已经可以认为是医生版的ChatGPT或DeepSeek，作为性能最强、推理效率最高的模型，可大规模用于 AI 辅助医疗落地。

而王小川选择在此时将医生版DeepSeek免费开放，正是基于这一技术底气。他直言：“如果今天AI都是帮医生的，不是帮患者的，总是这种隔山打牛，你觉得对吗？”在他看来，当前中国医生日均接诊量动辄上百，根本没有时间去验证一个AI助手是否靠谱。若还要额外付费使用，只会进一步抬高采用门槛。因此，百川启动“海纳百川计划”，向所有服务医务工作者的机构免费提供M3 Plus API，并承诺即使全国500万医学工作者同时使用，年成本也控制在1亿元以内——这笔钱，百川愿意承担。

“不是医生给AI纠错，而是AI给医生保驾护航”，这句话看似轻描淡写，实则道破了基层医疗的深层痛点。县域医院的年轻医生面对疑难杂症时，往往缺乏上级指导；社区诊所的全科医生需覆盖数十个专科领域，知识更新压力巨大。他们需要的不是一个取代自己的“超级AI”，而是一个随时在线、引经据典的专家顾问团。百川的免费策略，正是瞄准这一未被满足的需求，试图通过技术平权，让优质医疗决策能力下沉至最需要的地方。试想，一位乡镇医生在深夜接诊一名高热惊厥患儿，AI不仅能快速分诊，还能同步调出《中华儿科杂志》最新指南中的处理流程——这种即时支持，远比一个昂贵的SaaS订阅更有价值。

证据锚定：让每一句诊断都有出处可查

如果说低幻觉率解决了“不说错话”的问题，那么“证据锚定”技术则回答了“凭什么信你”的质疑。传统大模型在引用文献时，常出现“张冠李戴”——列出的论文根本不支持所述结论，甚至引用不存在的段落。百川M3 Plus彻底改变了这一模式：它要求模型生成的每一句医学判断，都必须精确对应到原始指南、药品说明书或权威期刊中的具体段落。例如，当建议使用某靶向药时，系统会标注“依据NCCN 2025版非小细胞肺癌指南第3.2节，及NEJM 2024年发表的FLAURA2试验结果”。

为实现这一目标，百川开发了Citation Reward Model（引用奖励模型），对错误或模糊引用进行明确惩罚。测试显示，其结论与证据段落的匹配准确率超过95%。这意味着，医生不再需要“验证AI的回答比自己查书还累”，而是可以直接点击引用链接，跳转至原始文献进行核验。这种设计，本质上是将AI从“黑箱预言者”转变为“白盒协作者”。

数字经济应用实践专家骆仁童博士认为，百川最颠覆性的创新，在于将AI医疗从“概率预测的黑箱”转变为“证据锚定的白盒”，真正的技术创新不在于炫技，而在于找到撬动行业的支点，能让三甲医院主任医师和村卫生室医生共用同一套系统的技术，才是真正具有穿透力的颠覆。在当前碎片化的AI医疗生态中，每家医院、每个厂商都在构建封闭系统，导致优质能力无法复用。百川通过开放API与标准化证据体系，试图打造一个跨机构、跨层级的通用底座。当北京协和的专家与云南村医使用同一套可验证的AI工具时，医疗资源的鸿沟才可能被真正弥合。

不做泛健康，要做“更深的阿福”

面对蚂蚁阿福月活3000万的强势表现，百川并未选择正面竞争，而是另辟蹊径。王小川直言：“阿福是纯消费者的，医生端的决策感受不强。”在他看来，当前多数To C医疗AI仍停留在“泛健康”层面——提供饮食建议、运动提醒、症状自查，属于低风险、高频率的陪伴型服务。而百川聚焦的是“严肃医疗”：涉及诊断推理、用药决策、风险预警的高价值场景。其新发布的百小应App虽面向患者，但强调“端到端严肃问诊能力”——能像医生一样主动追问病史、识别危险信号、进行深度医学推理，评测显示其问诊能力已超真人医生平均水平。

这种战略选择，本质上是对医疗AI价值坐标的重新定义。大厂凭借流量与生态优势，天然适合做“健康入口”；而百川作为技术驱动型公司，则选择深耕临床价值链的核心环节。王小川甚至放言：“很多多模态的探索，比如CT平扫模型，本质上都是树上挂的小叶子。”在他看来，基础语言模型在循证推理上的突破，远比图像识别等辅助功能更具变革性。这种聚焦，使其能在资源有限的情况下，集中火力攻克最关键的瓶颈。

当然，挑战不容忽视。京东健康有“康康”整合问诊购药，百度有文心健康管家嵌入搜索入口，阿里则打通医保支付闭环。百川既无流量池，也无支付场景，如何让用户从“好奇尝试”转向“深度依赖”？答案或许藏在其硬件布局中——王小川透露，百川将重启创业早期项目“五季智能”，推出睡眠健康硬件。这可能是其构建“院外慢病管理闭环”的关键一环：通过硬件采集数据，AI提供干预建议，最终导向线下医疗服务。这条路更重、更慢，但一旦跑通，护城河也将更深。

30亿在手，百川的下一步棋怎么走？

市场普遍估计，王小川手中握有超30亿元现金储备。这笔“冰冷的资金”既是弹药，也是倒计时器。百川的未来战略，正围绕三个方向展开：一是加速C端产品落地，除百小应外，还将推出第二款面向消费者的医疗应用；二是推进“药厂”模式，将软件产品作为“数字药物”纳入临床试验，验证其安全性和有效性；三是坚持院外主战场，重点布局慢病、儿科、肿瘤等“一老一小”领域。

值得注意的是，百川对IPO持谨慎态度。尽管内部预估2027年可能启动上市，但强调“这只是一个基于业务进展的预估，并非官宣”。这种克制，反映出王小川对医疗AI长周期特性的清醒认知。毕竟，从技术验证到商业变现，再到规模化盈利，每一步都需要时间沉淀。与其追逐资本市场热度，不如扎实打磨产品。

数字经济应用实践专家骆仁童博士认为，这种“以技术平权弥补资源鸿沟”的思路，或许比单纯提升模型性能更具现实意义。毕竟，在生命健康这场豪赌里，谁不想有个永不疲倦、绝对理性的“数字华佗”呢？当AI能提供接近专家水平的决策支持时，医疗体系的权力结构、责任边界、人才培养模式是否也需要同步变革？百川的30亿，能否撬动的不仅是技术升级，更是整个医疗生态的进化？

王小川的豪赌，赌的不是模型参数，而是行业共识。他相信，只要足够可靠、足够透明、足够普惠，AI终将成为医疗系统的“基础设施”而非“附加工具”。但这场信任革命，光靠一家公司远远不够。监管如何界定AI辅助诊疗的责任？医院如何将AI纳入质控体系？医生如何适应“人机协同”的新工作流？这些问题的答案，将决定百川的30亿是点燃燎原之火，还是独自照亮一片孤岛。