Cada um com papel definido na cadeia anti-alucinação. Todos em GPUs locais, território brasileiro.
Supera GPT-52 em HealthBench, SCAN-bench e avaliação de alucinação. Fact-Aware RL: sistematicamente reduz alucinação. Primeiro lugar nas três dimensões: Investigação Clínica, Testes Laboratoriais e Diagnóstico.
Interpreta radiografia, dermatologia, oftalmologia, patologia. Encoder SigLIP. O estado da arte em visão médica.
Um dos primeiros modelos médicos aprovados para uso clínico assistido. Do ecossistema do Grupo Ant. 48 sequências simultâneas em 2 GPUs.
4B parâmetros com treino médico que supera modelos 10× maiores em triagem. Para postos de saúde, unidades rurais, o campo. Se cabe num edge, serve no Amazonas. E serve no Einstein como primeiro filtro.
Modelo médico multimodal da Lingshu Medical. FP8, processa texto e imagem com raciocínio clínico.
Modelo de visão médica compacto. Para interpretar exames com latência mínima.
Modelo médico denso 32B, antecessor do M3. Especializado em medicina em PT e ZH. GPTQ INT4.
IBM Granite 4.1 30B FP8. Síntese e verificação na cadeia anti-alucinação. A camada 3 das 6.
IBM Granite Guardian. A camada 2 da cadeia: barreiras de segurança antes da resposta.
Chainbase Theia 8B FP8. Análise de dados on-chain e compliance PLD/FT. O modelo que rastreia ativos.