Ant Ling 發布醫療專用模型 Ling-3.0-flash-Sante，主打長文本推理與工具輔助

InclusionAI 推出基於 Ling-3.0-flash 架構的醫療專用模型 Ling-3.0-flash-Sante，總參數達 124B 但每 token 僅啟動 5.1B 參數。該模型支援 256K 上下文視窗，專為醫療推理、文獻研究及工具輔助工作流程設計，權重已開放下載。

AI 新聞雷達編輯團隊·本站收錄：2026/10/23 04:19（台灣時間）·閱讀約 2 分鐘

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Ling-3.0-flash-Sante 採用混合線性 MoE 架構，結合 Kimi Delta Attention 與稀疏 MoE 層，在保持通用能力的同時強化醫療領域表現。

模型明確標示為研究用途而非醫療裝置，高風險應用需經合格人員審核並符合隱私與法規要求。

支援預設開啟的思維模式與工具調用功能，適用於多代理協作及長文件分析場景。

醫療專用模型架構與參數配置

Ling-3.0-flash-Sante 名稱源自法語 santé（健康），是基於 Ling-3.0-flash 基礎模型開發的醫療專用版本。該模型擁有 124B 總參數，但透過混合線性 MoE 架構，每個 token 僅啟動 5.1B 參數以維持效率。

其架構結合了 Kimi Delta Attention (KDA)、門控 MLA 以及稀疏 MoE 層，旨在處理複雜醫療推理、醫學知識及醫療安全基準測試。模型保留了 Ling-3.0-flash 的通用能力，同時針對專業醫療任務進行優化。

該模型訓練長度延伸至 256K tokens，支援長文件分析、證據綜合及多步驟研究任務。除了基本的醫療問答，Sante 還設計用於深度研究、工具輔助工作流程以及多代理協作場景。

思維模式（Thinking mode）預設開啟，並透過相容的服務框架支援工具調用功能。這使得模型不僅能回答問題，還能執行涉及外部工具或多步驟邏輯的複雜醫療相關任務。

InclusionAI 明確指出 Ling-3.0-flash-Sante 僅為研究模型，並非醫療裝置。其輸出結果可能不完整或不正確，不能取代專業醫療建議、診斷或治療。

在高風險應用場景中，必須經過合格人員審核、獨立驗證，並符合相關的隱私、安全及醫療法規要求。開發者與使用者需注意這些限制條件，避免將模型輸出直接用於臨床決策。

這是 InclusionAI 在同一天內發布的第二個模型，另一款為 Ling-3.1-flash-1019 更新版。Sante 的權重已上傳至 Hugging Face 和 ModelScope 供下載使用。

社群討論指出，相較於追求通用排行榜分數的提升，這種針對特定領域（如醫療）並開放權重的專用模型發布方向更具吸引力。這讓開發者能自行探索該領域的應用潛力，而非僅關注整體效能指標的微幅增長。