韩国正在推进开发的两款医学、生物领域AI专用基础模型已通过中期评估，并将转入第二阶段开发。

韩国科学技术信息通信部3月31日公布“AI专用基础模型”项目中期成果评估结果。此次评估由该部门联合信息通信产业振兴院（NIPA）和韩国信息通信技术协会（TTA）共同开展。

自去年11月起，Lunit联盟和KAIST联盟分别从零开始训练医学和生物领域专用基础模型。在此次中期评估中，两大联盟评分均超过80分，达到进入第二阶段的门槛（70分以上）。韩国科学技术信息通信部表示，将继续向各联盟提供256块NVIDIA B200 GPU，相关算力支持将持续至9月初。

Lunit联盟开发的医学领域基础模型参数规模为160亿（16B），采用混合专家（MoE）架构。与Anthropic的Claude 3.5 Sonnet等参数规模在1000亿至1万亿（100B至1T）的超大通用模型相比，该模型在基于医学论文的问答准确率、答案与参考依据的一致性，以及科学代码编写与分析等评测中表现更优。

基于这一模型，Lunit联盟还构建了“临床决策支持代理系统（CDSS）”。今年2月至3月，该系统在国民健康保险公团一山医院的真实医疗数据环境中完成应用验证，在急诊五级分诊场景中表现出较高准确性，诊断名称一致率达到94.0%。

KAIST联盟开发的2B生物基础模型“K-Fold（Fold）”在蛋白质复合体三维结构预测准确率上已接近Google的AlphaFold3，预测速度最高可提升30倍以上。相较AlphaFold3约30分钟的结构预测时间，该模型将平均耗时缩短至1分钟以内。

此外，KAIST还引入了一种基于物理与化学相互作用的全新结构预测方法，在新型药物复合体数据较为稀缺的场景下进一步提升了预测准确率。

两大联盟的模型将于4月初在Hugging Face平台以Apache 2.0许可证开源发布。进入第二阶段后，Lunit联盟计划将模型规模进一步扩展至最高320亿参数（32B），并于7月至8月在9家医院及SK Biopharm等机构开展实证验证。

KAIST联盟则计划将模型扩展至70亿参数（7B），并部署到跨国药企Merck的AI新药研发云服务中，以拓展海外市场。

韩国科学技术信息通信部人工智能基础设施政策官 Choi Dong-won表示，该项目在约5个月内就搭建起面向全球市场的技术基础。未来，政府将继续提供政策支持，推动诊疗、新药研发等高附加值场景加快实现商业化落地。