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医疗人工智能开源大模型深度调研与工作站
部署可行性研究报告

摘要

本报告旨在针对特定高性能工作站环境（Intel Xeon 4510 / 64GB RAM / NVIDIA RTX Pro
Blackwell 24G），对当前主流开源医疗多模态大模型（Medical MLLMs）进行详尽的各种维度评
估。调研对象涵盖阿里巴巴达摩院的 Lingshu（灵枢）、蚂蚁集团的 AntAngelMed、Google
DeepMind 的 MedGemma-1.5 以及 HuatuoGPT-Vision 等前沿模型。报告深入分析了各模型
在 HealthBench 等权威基准上的性能表现，解构了其在DICOM影像处理、手术视频分析及语音
交互方面的多模态技术架构，并重点评估了中文医疗语境下的适应性。

针对用户指定的硬件配置，本报告进行了严苛的理论验证与算力推演。研究发现，虽然
AntAngelMed-100B 在推理性能上占据榜首，但其巨大的显存需求使其无法在单卡24GB环境下
实现高效部署；相比之下，Lingshu-32B 结合4-bit量化技术，成为该硬件条件下兼顾性能与部署
可行性的最佳“通用型”选择；而 MedGemma-1.5 (4B) 凭借其对3D容积数据的原生支持与极低
的资源占用，成为该工作站运行“专科化”3D影像分析任务的理想组件。本报告最终提供了一套基
于混合精度的分层部署策略，旨在最大化利用Blackwell架构的计算潜能，为医疗科研与临床辅助
系统的构建提供决策依据。

1. 引言：医疗AI基座模型的范式转移
1.1 从判别式AI到生成式GMAI

过去十年，医疗人工智能（AI）主要由“判别式”模型主导，如用于肺结节检测的U-Net或用于心律
失常分类的CNN。这些模型在特定任务上表现卓越，但缺乏跨任务的通用推理能力。随着
Transformer架构的成熟，医疗AI正在经历向“通用医疗人工智能”（Generalist Medical AI, GMAI）
的范式转移。GMAI的核心特征是多模态融合与生成式推理，即模型不仅能“看”到影像中的病灶，
还能结合电子病历（EHR）中的文本历史，生成诊断报告，甚至通过语音与医生进行多轮问答交互。

2024年至2025年间，开源社区迎来了医疗大模型的爆发期。以阿里巴巴 Lingshu、Google
MedGemma 为代表的模型，不仅在参数规模上达到了数百亿级别，更在多模态对齐（Alignment）
上取得了突破，使得在消费级或工作站级硬件上部署“专家级”医疗助手成为可能 1。

1.2 调研背景与目标

本报告受委托方之托，旨在解决一个具体的工程挑战：如何在单台 WR5228G3 工作站 上，从众
多开源模型中通过技术甄别，筛选出最适合部署的医疗大模型方案。这一挑战的核心矛盾在于**
前沿模型日益增长的参数量（数十至千亿）与本地工作站有限显存（24GB）**之间的博弈。

报告将围绕以下四个核心维度展开深度剖析：

1.  性能基准（Benchmarking）： 基于HealthBench、MedQA等权威榜单的客观评分。
2.  多模态能力（Multimodality）： 对DICOM影像、手术视频流、临床语音的理解与生成能力。
3.  中文本地化（Localization）： 对中文医学术语、医患对话风格及中医（TCM）知识的掌握程

度。

4.  工程可行性（Feasibility）： 针对Blackwell架构GPU的量化部署、显存占用计算及推理延迟预

估。

2. 硬件环境深度画像：WR5228G3 工作站
在评估模型之前，必须首先对“战场”——WR5228G3工作站的硬件特性进行微米级的解构。硬件
的物理极限将直接决定模型的选择范围。

2.1 计算核心：Intel Xeon 4510

●  规格分析： Xeon Silver 4510 拥有12个物理核心（24线程），基频2.4GHz。作为一颗服务器级
CPU，其优势在于AVX-512指令集和**AMX（Advanced Matrix Extensions）**加速器，这对
CPU端的张量计算有显著增益。

●  在LLM中的角色： 在显存不足时，许多推理框架（如llama.cpp）会将部分模型层（Layers）卸载
（Offload）到CPU运行。Xeon 4510的单核性能和内存带宽决定了这部分“溢出”计算的速度。
然而，DDR5内存的带宽（约100-150GB/s）远低于GPU显存（Blackwell GDDR6/7可达数百
GB/s），因此CPU卸载会导致推理速度呈指数级下降。

2.2 存储中枢：64GB DDR5 ECC 内存

●  容量瓶颈： 64GB是运行大模型的“及格线”。

○  操作系统预留： Windows/Linux及后台服务通常占用4-8GB。
○  可用空间： 约56GB。
○  模型加载极限： 如果完全使用CPU推理，可以加载约40B-50B参数的量化模型（4-bit）。
但对于AntAngelMed这样100B参数的模型，即便量化后也需要约50-60GB，这使得
64GB内存处于“爆显存”的边缘，极易触发SSD交换（Swap），导致系统卡死 4。

●  建议： 对于百亿级参数模型，64GB内存限制了“CPU+GPU混合推理”的上限。

2.3 关键组件：NVIDIA RTX Professional 4000 Blackwell 24G

这里存在一个关键的规格确认问题。根据NVIDIA官方发布的Blackwell架构工作站显卡规格：

●  RTX 4000 Blackwell Generation： 官方标称显存通常为 16GB 6。
●  RTX 5000 Blackwell Generation： 官方标称显存为 32GB（或24GB版本）。
●  用户描述的矛盾： 用户明确指出“RTX Pro 4000 Blackwell 24G”。这可能是一款特定的OEM
定制版，或者是用户将RTX 5000（24/32G）与RTX 4000（16G）的规格混淆，亦或是指上一代
Ada架构的RTX 4000（20GB）的后续升级版。

●  分析基准： 本报告将严格遵循用户的 “24GB” 描述作为物理约束进行计算。

○  Blackwell架构红利： 这一代GPU最大的亮点是原生支持 FP4（4-bit浮点） 精度推理 7。

这意味着在不显著牺牲精度的情况下，模型权重可以被压缩到每参数0.5字节（4 bits）。

○  24GB的黄金分割线：

■  FP16（半精度）： 可容纳约 12B 参数模型（如Lingshu-7B, MedGemma-4B）。
■  FP4/INT4（4-bit量化）： 可容纳约 35B-40B 参数模型（如Lingshu-32B）。
■  KV Cache（上下文）： 显存必须留出空间给KV Cache，用于存储对话历史。如果模型
占满了24GB，上下文窗口将为零，模型无法进行对话。因此，模型权重占用不应超
过18-20GB。

3. 模型深度调研 I：Alibaba Lingshu (灵枢) —— 全能型选手
Lingshu（灵枢） 是阿里巴巴达摩院发布的医疗多模态基座模型，取名自中医经典，寓意其作为医
疗AI的中枢地位。

3.1 核心架构与技术规格

●  基座模型： Lingshu 是基于 Qwen2.5-VL 架构开发的 1。这是一个极其重要的技术细节，因为
Qwen2.5是目前中文开源社区公认的最强基座之一，这意味着Lingshu天生继承了Qwen强大
的中文理解、指令遵循（Instruction Following）及视觉编码能力。

●  参数版本： 提供 7B 和 32B 两个版本。
●  视觉编码器（Vision Encoder）： 采用了针对高分辨率优化的ViT（Vision Transformer），使其

能够处理细微的病理切片或X光片中的微小结节。

3.2 性能表现：HealthBench与SOTA

●  HealthBench测评： 虽然具体的HealthBench总分在摘要中未详列，但Lingshu在官方报告
中宣称在“大多数多模态QA和报告生成任务”上超越了 GPT-4.1 (GPT-4o) 和 Claude 3.5
Sonnet 9。这表明其处于当前开源模型的第一梯队。

●  报告生成能力： Lingshu-32B 在生成结构化医疗报告（Findings & Impression）方面表现
SOTA（State-of-the-Art）。这对于辅助放射科医生撰写初稿具有极高的实用价值。

3.3 多模态能力：广泛的影像覆盖

Lingshu最大的优势在于其惊人的模态覆盖范围，支持超过 12种医疗影像模态 9：

●  放射科： X-Ray (X光), CT Scan (CT扫描), MRI (核磁共振), PET (正电子发射断层扫描)。
●  病理科： Histopathology (组织病理学), Microscopy (显微镜图像)。
●  专科影像： Dermoscopy (皮肤镜), Fundus (眼底), OCT (光学相干断层扫描), Ultrasound (超

声), Endoscopy (内窥镜), Digital Photography (临床摄影)。

●  视频能力： 继承自Qwen2.5-VL的视频理解能力，Lingshu具备处理时间序列图像的潜力，例

如分析内窥镜视频片段 11，尽管长视频处理对显存要求极高。

3.4 中文表现与本地化

作为阿里系模型，Lingshu在中文语境下具有天然优势：

●  术语准确性： 能准确区分“影像所见”（Findings）与“影像诊断”（Impression）等中文医疗文书

规范。

●  中西医结合： 相比西方模型，Lingshu对中医（TCM）概念的理解更为深刻，这得益于其训练语

料中包含了大量中文医学文献 12。

3.5 在WR5228G3上的部署可行性

●  Lingshu-7B：

○  显存占用（FP16）： 约14GB。
○  可行性： 完美适配。24GB显存还剩10GB用于长上下文（KV Cache），适合处理多轮对话

或多图分析。

●  Lingshu-32B：

○  显存占用（FP16）： 约64GB（无法直接加载）。
○  显存占用（4-bit GGUF/AWQ）： 约 18-20GB 13。
○  可行性： 可行（极限）。在Blackwell显卡上使用4-bit量化，模型权重占用约19GB，剩余

5GB显存。这足以支持约4k-8k tokens的上下文窗口，能够完成单张影像的问答或生成一
份标准报告。鉴于32B模型在逻辑推理上的巨大优势，这是该工作站最具性价比的配置
方案。

4. 模型深度调研 II：AntAngelMed (安诊儿) —— 推理专家
AntAngelMed 由蚂蚁集团与浙江省相关医疗机构联合研发，定位为“医疗领域的推理专家”。

4.1 核心架构：MoE (混合专家)

●  参数规模： 总参数量高达 100 Billion (1000亿)，但采用 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，

每次推理仅激活 6.1 Billion 参数 14。

●  技术原理： MoE架构将模型拆分为多个“专家”子网络，根据输入内容动态路由。这使得模型

拥有千亿参数的知识容量，但推理计算量仅相当于一个7B模型。

4.2 性能表现：霸榜的推理能力

●  MedAIBench： 在中国权威的MedAIBench评测中排名 第一，超越所有开源及部分闭源模型

14。

●  HealthBench： 得分 63.4，显著高于同类开源模型（通常在50-58分区间）3。这表明其在复

杂病例分析、医疗伦理判断和多轮问答逻辑上具有压倒性优势。

●  训练流程： 采用了独特的三阶段训练：持续医学预训练 -> 高质量指令微调 -> 基于GRPO（

Group Relative Policy Optimization）的强化学习。这种RLHF流程使其在安全性和价值观对
齐上表现卓越。

4.3 部署瓶颈：显存的“不可能三角”

尽管AntAngelMed的计算量很小（6.1B激活），但其存储量却是巨大的。

●  显存硬伤： 为了进行路由，GPU必须能够访问所有的专家权重。

○  100B参数 x 0.5字节 (4-bit量化) = 50 GB 显存。
○  100B参数 x 2字节 (FP16) = 200 GB 显存。

●  工作站实测推演： 用户的RTX 4000 24G显卡完全无法装载该模型。

○  方案A（纯CPU）： 64GB内存勉强装下50GB的量化模型，但系统剩余内存极少，极易崩

溃。且CPU推理速度极慢（< 1 token/s）。

○  方案B（CPU+GPU卸载）： 将24GB层放入GPU，剩余26GB放入CPU内存。推理时，数据
需在CPU与GPU间频繁传输（PCIe带宽瓶颈）。根据MoE特性，每一层都需要访问不同
的专家，导致PCIe带宽瞬间饱和，推理速度将跌至不可用的水平。

●  结论： AntAngelMed虽然性能最强，但在单卡24GB工作站上不可用。它主要面向多卡服务

器（如4x A100）环境。

5. 模型深度调研 III：MedGemma-1.5 —— 3D影像先锋
MedGemma-1.5 是Google DeepMind基于Gemma架构发布的医疗专用模型，其最大的卖点是
对高维数据的原生支持。

5.1 核心架构：轻量化与SigLIP

●  参数规模： 仅 4 Billion (4B) 15。这是一个极度轻量化的设计，旨在边缘设备（如医生办公电

脑）上运行。

●  视觉编码： 使用 SigLIP (Sigmoid Loss for Language Image Pre-training)。相比传统的CLIP

，SigLIP在处理医疗影像这种细粒度分类任务时效率更高，且对显存更友好。

5.2 杀手级功能：3D容积与纵向对比

MedGemma-1.5 打破了大多数MLLM只能看“图片（2D）”的限制，它能看“体数据（3D）”：

●  3D CT/MRI 支持： 模型可以直接输入CT或MRI的 Volumetric Data（容积数据），而非单张切
片 16。这对于诊断需要空间信息的疾病（如脑出血体积测量、肺结节三维形态）至关重要。
●  纵向影像分析（Longitudinal）： 支持输入“当前X光片”与“历史X光片”，模型能自动对比病灶

变化（如“肺炎较前吸收”）。这是临床随访中最常见的场景。

●  全切片病理（WSI）： 支持同时输入病理切片的多个Patch进行综合分析。

5.3 语言与性能局限

●  语言能力： 作为一个由Google主导的模型，MedGemma-1.5的核心训练数据以英文为主。虽
然支持中文 17，但在处理复杂的中文医疗病历、特别是涉及中医术语或中国特有的医保政策
问题时，表现不如Lingshu和AntAngelMed。

●  性能： MedQA得分69%，EHRQA得分90% 2。对于一个4B模型来说，这是惊人的成绩，证明了

小模型在经过高质量垂直领域微调后也能具备强大的推理能力。

5.4 在WR5228G3上的部署可行性

●  MedGemma-4B：

○  显存占用（FP16）： 约8-9GB。
○  可行性： 极佳。
○  优势： 占用极低，剩余的15GB+显存可以用来加载巨大的3D CT数据（通常一个CT序列可

能占用数百兆甚至数GB显存）。这是该工作站运行3D影像分析的唯一可行方案。

6. 其他潜力模型：HuatuoGPT-Vision (华驼)
在响应“等（etc.）”的要求中，HuatuoGPT-Vision 是一个不可忽视的强力竞争者。

6.1 架构与特点

●  基座： 基于Qwen-7B（HuatuoGPT-Vision-7B）或Yi-34B（HuatuoGPT-Vision-34B）18。
●  数据优势： 利用 PubMedVision 数据集训练，包含了130万条高质量医学VQA数据。其特别
之处在于“去噪”处理，利用GPT-4V对原始PubMed图片说明进行了清洗和重写，大大提高了
图文对齐的质量。

●  中文能力： “华驼”系列一直深耕中文医疗，其包含34万条中文医疗VQA数据，使其在中文多

模态交互上非常流畅。

6.2 部署建议

●  HuatuoGPT-Vision-7B 是Lingshu-7B的有力替代品。如果用户发现Lingshu在某些特定科
室（如骨科，因PubMedVision中骨科数据较多）表现不佳，可以尝试部署HuatuoGPT-7B，其
显存需求同样在14GB左右（FP16），完全适配RTX 4000 24G。

7. 综合对比分析
为了更直观地展示各模型在用户特定环境下的表现，我们构建了以下对比矩阵：

特性维度

Alibaba
Lingshu (灵
枢)

AntAngelMed
(安诊儿)

Google
MedGemma
1.5

HuatuoGPT-V
ision

模型规格

7B / 32B

100B (MoE
6.1B激活)

4B

7B / 34B

核心优势

全能通才：12+
模态支持，

推理大脑：
SOTA级诊断逻

3D专家：
CT/MRI容积分

数据质量：
PubMedVision

Qwen2.5强基
座

辑，复杂病例分
析

析，纵向对比

清洗数据，中文
VQA强

中文能力

⭐⭐⭐⭐⭐
(原生，含TCM)

⭐⭐⭐⭐⭐
(原生，
MedAIBench第
一)

⭐⭐⭐ (可用
，偏西医)

⭐⭐⭐⭐⭐
(原生)

多模态广度

⭐⭐⭐⭐⭐
(极广)

⭐⭐ (偏重文
本/Agent)

⭐⭐⭐⭐ (专
精3D/放射)

⭐⭐⭐⭐ (通
用影像)

24G显存适配
性

32B (4-bit):
✅ 可行

❌ 不可行 (需
50GB+)

✅ 极佳 (FP16
仅需8GB)

7B: ✅ 完美

34B: ⚠ 勉强
(4-bit)

推荐应用场景

7B (FP16): ✅
完美

综合诊断辅助、
报告自动生成

(需服务器) 复
杂疑难杂症会
诊

3D病灶量化、
随访影像对比

科研数据清洗、
教学VQA

8. 多模态能力深度评估：DICOM、视频与语音
8.1 DICOM 影像处理机制

用户关心的DICOM支持并非指模型直接读取 .dcm 文件。目前所有开源模型（包括Lingshu和
MedGemma）都要求输入为 Tensor 或 Image (PNG/JPG) 格式。

●  工作流集成： 在WR5228G3上部署时，需要编写一个Python预处理脚本（使用 pydicom 或

SimpleITK 库）。
○  步骤1： 读取DICOM元数据（Patient ID, Modality）。
○  步骤2： 提取像素数据，应用窗宽窗位（Windowing/Leveling，如肺窗、骨窗）。
○  步骤3： 归一化并转换为模型接受的分辨率（如Lingshu通常支持动态分辨率，

MedGemma需Resize）。

●  MedGemma的独特优势： 它是唯一明确设计用于处理 Tokenized Volumes 的模型。这意

味着你可以将一个CT序列的多个切片作为一个Batch输入，模型内部的SigLIP编码器会提取
空间特征。而Lingshu处理CT通常是将其视为多张独立的图片或拼接图。

8.2 手术视频分析

●  需求： 分析内窥镜或腹腔镜手术视频，识别手术阶段（Phase Recognition）或器械（

Instrument Detection）。

●  Lingshu能力： 基于Qwen2.5-VL，Lingshu支持视频输入。用户可以将手术视频抽帧（如每秒1

帧），组合成视频Token序列输入。

●  资源挑战： 1分钟视频（60帧）可能消耗数千Token。在24GB显存下，运行Lingshu-32B分析
视频极其吃力，KV Cache会迅速耗尽。建议使用 Lingshu-7B 或 HuatuoGPT-7B 处理视频
任务。

8.3 语音交互 (MedASR)

●  Lingshu/AntAngelMed： 自身不具备原生语音听力。需搭配 Whisper 或 SenseVoice 等外

部ASR模型。

●  MedGemma生态： Google同步发布了 MedASR 20，这是一个专门针对医疗听写优化的ASR

模型。它能更准确地识别复杂的药物名称和拉丁语术语。

●  部署建议： 在工作站上，MedASR（约300M-1B参数）可以轻松运行在CPU上，或与

MedGemma-4B共享GPU显存，构建“语音输入 -> 文本转录 -> 模型诊断”的全链路系统。

9. 部署工程实战：WR5228G3 专属方案
本章节提供针对用户特定硬件（Xeon 4510 + RTX Pro 4000 Blackwell 24G）的详细工程指南。

9.1 关键技术：Blackwell 架构下的量化

RTX 4000 Blackwell 支持 FP4。虽然目前的开源推理框架（如llama.cpp, vLLM）对FP4的支持正在
完善中，但成熟的 INT4 和 GPTQ/AWQ 量化在Blackwell上运行效率极高。

●  推荐格式： GGUF (v2) 或 AWQ。

○  GGUF： 适合使用 llama.cpp。优势是灵活性高，支持CPU卸载。
○  AWQ (Activation-aware Weight Quantization)： 适合使用 vLLM。优势是GPU推理吞

吐量（Tokens/sec）极高，适合生产环境。

9.2 显存精算表 (VRAM Calculus)

模型配置

权重显存
(GB)

上下文(KV)
预留