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　　今天，百川智能正式开源新一代医疗大模型Baichuan-M3，其在全球最权威的医疗AI评测HealthBench中以65.1分的综合成绩位列全球第一；在专门考验复杂决策能力的HealthBench Hard上，也以44.4分的成绩夺冠。

　　这一成绩，不仅刷新了 HealthBench的最高分，更首次在医疗领域实现了对GPT-5.2的全面超越。在OpenAI引以为傲的低幻觉领域，M3也实现了超越，幻觉率3.5全球最低。

　　一众AI创业者中，王小川对生命科学的热情甚高。如今，公司全面转型AI医疗一年多来，从Baichuan-M1到M3，百川几乎保持半年一次的频率迭代模型，并和公立医院、政府均有相应合作落地。这一系列新成果，让王小川再次面向媒体谈起百川时，语气里又多了一分底气。

　　某种程度上，对王小川而言，转向AI医疗算不上“顺势而为”，而更像是一个被不断压缩选择空间后的必然路径。这也解释了一个关键事实：百川不是在通用模型失败之后才转向医疗，而是在意识到通用模型的边际收益与自身志向并不匹配后，及时收缩战线。

　　当通用模型进入资本、算力与渠道全面博弈的阶段，创业公司能撬动的空间正在迅速变小。而医疗恰恰相反，它对算力规模的依赖并非第一位，对医学推理、可靠性、长期投入的要求却极高，是一个巨头优势尚未完全展开、但创业公司必须“All in”的赛道。

　　一是DeepSeek带来的冲击，它让行业看到，除了搜索和代码，AI在专业领域的推理能力正以超越预期的速度进化；二是全球巨头的集体转向，2026年1月初，OpenAI发布ChatGPT Health，Anthropic紧随其后推出Claude的医疗计算与Agent能力。

　　“2024年跟医生谈AI，大家都不信；2025年大家看到DeepSeek真的比百度靠谱。现在，巨头都进场了，医疗作为AI皇冠上的明珠，已经正式进入应用范畴。”王小川说。

　　这次沟通会上，王小川透露，公司账面仍有30亿元现金，这给百川智能未来发展提供了极大的确定性。

　　而关于IPO，王小川表示，大约到2027年，如果市场能够充分接受百川的技术与产品，公司会考虑上市。

　　在当前各类大模型应用中，快速出产品、拿用户、做收入几乎成为一大共识的打法。

　　但百川选择了一条更慢、也更重的路径，先把模型做到足够强。即使产品面向C端，模型也要有足够的实力，得到专业医生的认可。

　　在百川内部，模型能力的领先已经被视为构建公司护城河的第一要素。M3模型的技术路线，集中反映了这一选择背后的逻辑，其背后的训练范式从M2的“半动态强化学习”，升级为M3的“全动态Verifier System”。

　　在M2阶段，百川构建了一个“虚拟临床世界”。这个世界里有两方：一方是基于真实病例模拟的“虚拟患者”，另一方是负责评估AI表现的“医生思维模型”（考官）。在M2训练中，患者是动态的，但考官是固定的。

　　“这带来一个问题：当模型越来越强，固定考官出的题就不够难了，能力的增长曲线会变平。”百川智能模型技术负责人鞠强解释道。

　　于是，M3引入了全动态反馈：当“考生”（AI 模型）变强时，“考官”也会同步进化，从更细粒度、更困难的医学原则出发去挑错。这种对抗性训练，让M3在长对话强化学习中获得了更强的医学推理能力。

　　此外，为进一步降低幻觉，百川M3将医疗幻觉抑制前移至模型训练阶段，在强化学习过程中将医学事实一致性作为核心训练目标之一，将“知之为知之，不知为不知”直接作用于模型自身能力的形成过程。

　　这一新的训练方法将医学事实可靠性内化为M3自身的基础能力，使其在不借助任何外部系统的情况下，依然能够基于自身医学知识进行稳定、可信的作答。

　　通过将事实一致性约束融入训练流程，M3重构了幻觉抑制的训练范式，在不依赖工具或检索增强的纯模型设置下，医疗幻觉率3.5，超越GPT-5.2，达到全球最低水平。

　　在多数AI医疗产品中，问诊被视为一个交互层问题，可以通过prompt或流程设计解决；而百川将其视为一种必须通过强化学习获得的原生能力。

　　同时，百川通过在DeepSeek上改进出的SPAR算法，让模型在有限的对话轮次中，能够精准地挖掘关键问题，构建起从临床问询到深度推理，再到安全决策的闭环。

　　这并非要取代医生的诊疗权（如开刀、检查），而是要在医患之间扮演翻译和顾问。为此，百川的产品“百小应”设计了两种角色模式：

　　“医生模式”下，百小应会提供极其严肃的循证能力，输出像医学论文一样的标准化描述和引用文献，辅助医生科研和临床决策。

　　“患者模式”下，百小应将专业医学语言翻译成大白话，不仅解释病情，更会通过满血问诊来收集信息，帮患者分析各种方案的利弊。

　　这种产品形态在王小川看来是“全球独一无二”的。它不再是一个简单的问答对话框，而是一个能够主动思考、深度挖掘并引导决策的数字医生。

　　同时，在医疗模型究竟该如何迭代的问题上，与多数医疗模型强调参数规模或多模态能力不同，百川的技术迭代核心围绕三个问题上：

　　不过，王小川透露，百川接下来会发布和图像相关的模型，医疗图像诊断做到SOTA水平。

　　不得不说，王小川选择的这条路极难，也极慢。但正如王小川所说：“医疗最大的问题，从来不是模型够不够聪明，而是你敢不敢为严肃性付出足够成本。”

　　账上仍有约30亿元现金，使百川成为少数仍具备长期投入能力的AI医疗创业公司。

　　如果回看过去二十年的中国医疗科技创业史，会发现一个反复出现的结构性矛盾：技术进步速度很快，但价值兑现极慢。

　　互联网医疗（如好大夫、春雨医生）本质上在做“连接”，像滴滴和美团一样撮合医生与患者。但医疗行业的根本痛点不在于连接，而在于供给不足。全国最顶尖的医生大多集中在少数一线城市的三甲医院，无论怎么连接，“排队三小时，看病三分钟”的现状都很难短期改变。

　　王小川认为，AI 应该扮演填补Gap的角色，让基层医疗能力强起来，把医疗阵地从医院延伸到居家。

　　同时，无论是影像AI、辅助诊断系统，还是互联网医疗平台，大多数项目最终卡在一个问题上——决策方与买单方不统一。

　　医生拥有诊疗权，却不是付费者；患者是受益者，却缺乏决策权；医保是最大支付方，却对创新极其谨慎。技术越深入临床，阻力反而越大。

　　在百川的判断中，这正是过去一代互联网医疗以及AI医疗影像项目难以形成规模化商业闭环的根本原因。不是模型不够准，也不是循证不够严，而是路径选择本身出了问题。

　　因此，百川在战略上做了一个与传统路径明显不同的判断：AI医疗的主战场不在院内，而在院外。

　　这并不意味着否定医生或医院的价值，而是承认一个现实：在现有制度框架下，院内场景的创新速度天然受限，且高度依赖行政与监管节奏；真正具备增量空间的，是诊前、诊后、慢病管理、康复以及患者长期决策支持等“非共识但高价值”的院外环节。

　　在这些场景中，AI并不直接替代医生的诊疗权，却可以系统性地补齐医患之间长期存在的信息不对称。

　　百川反复强调“把决策权还给患者”，并非口号式表达，而是对医疗权力结构的一次重新拆解：诊疗权仍然属于医生；但知情权、理解权与选择权，应逐步回到患者手中。

　　在王小川看来，只有当患者真正理解自己的病情、方案与风险，医疗AI才可能建立长期信任，而信任，才是商业化之前更高优先级的基础设施。

　　儿科是典型的院外高频需求场景；慢病需要长期的居家看护；肿瘤则关乎极高价值的诊后康复和复杂决策。

　　2026年，百川智能将上线两款C端应用，初期采用免费模式，积累用户心智和口碑，建立起信任后再探索商业路径。

　　但短期内，王小川并不过分担心商业化问题。他认为只要产品能让“小白一次性查清多年前的误诊”，信任带来的口碑效应自然会转化为商业价值。

　　为此，百川接下来要做的，便是继续打磨技术和产品，并让市场充分接受。王小川预计，这个培育市场的过程大概需要两年（2027年），市场充分成熟后，公司会考虑上市。

　　医疗不同于自动驾驶，权威性更强，且容错率几乎为0。在法律法规的红线面前，百川只能在有限内做最大价值。他们不轻易开处方，不直接给最终诊断，而是通过极致的循证和信息补全，赋能患者。

　　“我们之前从通用转医疗被大家骂惨了，这次这场沟通会，也是希望重整旗鼓，重新和大家建立连接。”王小川透露。

　　此次沟通会上，「甲子光年」感受到，虽然AI医疗这条路确实艰苦，但王小川本人似乎更轻松了，我们相信这种轻松是真诚的，因为它往往源于某种深层的笃定。

　　王小川谈到，现在每一个新入职的员工他都会亲自面试，确保对方是真的想做医疗，而不是被百川身上各种光环裹挟而来。

　　在2026年的AI牌桌上，王小川不再试图通过堆砌通用能力来赢得喝彩，而是通过对生命科学的敬畏和对医疗体系的底层重构，找到AI医疗的终极答案。