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title: DeepPulse-80B-Instruct-V0.1
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Instruct-V0.1"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Instruct-V0.1.md"
repository: PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Instruct-V0.1
last_updated: 2025-12-25
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: text-generation
tasks:
  - text-generation
model_type:
  - qwen3_next
architectures:
  - Qwen3NextForCausalLM
base_model:
  - Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
base_model_relation: finetune
parameters: 79.7B
tensor_type:
  - BF16
library_name:
  - safetensors
  - pytorch
frameworks:
  - PyTorch
language:
  - zh
inference_backends:
  - "deploy_task text"
  - "sglang 0.5.2"
downloads: 1603
stars: 4
tags:
  - "中医大模型"
  - "心语心言"
  - "医疗"
  - "医疗大模型"
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# DeepPulse-80B-Instruct-V0.1

> DeepPulse-80B-Instruct-V0.1 - PneumaAI-org 在 ModelScope 开源的模型。DeepPulse-80B 中医大模型系列

PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Instruct-V0.1 是 ModelScope 魔搭社区上的 79.7B 参数text-generation模型，采用 Apache License 2.0 许可，基于 Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 构建，可用 deploy_task text、sglang 0.5.2 部署。

- **Repository**: PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Instruct-V0.1
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: text-generation
- **Parameters**: 79.7B
- **Base model**: Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
- **Inference backends**: deploy_task text, sglang 0.5.2
- **Tags**: 中医大模型, 心语心言, 医疗, 医疗大模型
- **Downloads**: 1603
- **Stars**: 4
- **Last updated**: 2025-12-25

Source: https://www.modelscope.cn/models/PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Instruct-V0.1

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# DeepPulse-80B 中医大模型系列

**DeepPulse（深度把脉）** 是心语心言开源的中医系列大模型核心成果。该系列模型以 Qwen3-Next-80B 为基座，利用自建的高质量中医临床医疗数据集进行了深度微调。本次发布包含两个版本：

* **DeepPulse-80B-Thinking-V0.1**：专注于复杂临床推理与辅助诊断，在公开评测中斩获总分第一，展现了中医领域顶尖的逻辑推理能力。
* **DeepPulse-80B-Instruct-V0.1**：具备优秀的中医指令遵循能力，适用于广泛的中医问答与交互场景，综合排名第六。

# 公开中医Benchmark指标对比 (MedBench - TCM-5CEval)

TCM-5CEval 是权威的中医大模型评测基准，包含以下五个子任务，全面考察模型的中医能力：

* **TCM-Exam (中医考试)**：评估中医基础理论（阴阳、脏腑等）及诊断学知识的掌握与运用。
* **TCM-LitQA (典籍问答)**：考察对《黄帝内经》、《伤寒论》等中医经典条文的深度理解与推理。
* **TCM-MRCD (临床诊疗)**：模拟真实临床场景，评估模型对病案的分析、辨证分型及处方决策能力。
* **TCM-CMM (中药方剂)**：衡量模型在中药药性、功效、配伍禁忌及方剂应用方面的知识水平。
* **TCM-ClinNPT (非药物疗法)**：针对针灸选穴、推拿手法及特定临床场景的辨证施治能力评估。

| 序号 | 模型名称 | 组织/团队名称 | 发布日期 | 类型 | 参数量 | 总分 | TCM-Exam | TCM-LitQA | TCM-MRCD | TCM-CMM | TCM-ClinNPT |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | <font color="red">DeepPulse-80B-Thinking-V0.1</font> | <font color="red">心语心言</font> | <font color="red">2025/12/23</font> | <font color="red">开源</font> | <font color="red">80B</font> | <font color="red">71.3</font> | <font color="red">83.0</font> | <font color="red">45.5</font> | <font color="red">75.4</font> | <font color="red">84.9</font> | <font color="red">67.6</font> |
| 2 | HKR_TCM_HW_v1 | 港仔机器人主动健管团队 | 2025/12/12 | 闭源 | 671B | 70.8 | 85.4 | 44.2 | 73.1 | 83.8 | 67.5 |
| 3 | Gemini-2.5-Pro-nothinking | Google | 2025/03/25 | 闭源 | N/A | 69.2 | 77.9 | 62.0 | 72.4 | 72.6 | 61.2 |
| 4 | DeepSeek-V3.2 | DeepSeek | 2025/12/01 | 开源 | 671B | 66.8 | 74.5 | 44.4 | 66.8 | 80.0 | 68.3 |
| 5 | Grok-4 | xAI | 2025/07/09 | 闭源 | N/A | 66.6 | 73.0 | 59.3 | 68.4 | 68.0 | 64.2 |
| 6 | <font color="red">DeepPulse-80B-Instruct-V0.1</font> | <font color="red">心语心言</font> | <font color="red">2025/12/23</font> | <font color="red">开源</font> | <font color="red">80B</font> | <font color="red">66.2</font> | <font color="red">74.4</font> | <font color="red">40.7</font> | <font color="red">70.6</font> | <font color="red">79.7</font> | <font color="red">65.6</font> |
| 7 | Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 | Alibaba | 2025/08/17 | 开源 | 235B | 64.8 | 75.5 | 40.3 | 68.5 | 78.2 | 61.5 |
| 8 | Claude-Sonnet-4.5 | Anthropic | 2025/09/29 | 闭源 | N/A | 64.8 | 69.8 | 59.3 | 67.2 | 71.7 | 56.0 |
| 9 | GPT-5 | OpenAI | 2025/08/07 | 闭源 | N/A | 63.6 | 75.0 | 51.9 | 64.1 | 66.6 | 60.6 |
| 10 | Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking | Alibaba | 2025/09/15 | 开源 | 80B | 63.5 | 76.0 | 38.2 | 66.2 | 77.9 | 59.4 |
| 11 | Llama-4-maverick | Meta | 2025/04/06 | 开源 | 400B | 57.2 | 72.1 | 51.3 | 63.8 | 54.4 | 44.3 |
| 12 | GPT-4o | OpenAI | 2025/05/13 | 闭源 | 200B | 55.9 | 66.5 | 46.9 | 60.9 | 57.1 | 47.9 |

> 注: 参数量中的“N/A”表示未公开模型参数量。
> 
> 除`DeepSeek-V3.2`, `Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507`, `Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking`为部署自测数据外, 其他模型参考了榜单公开数据
> 
> TCM-5CEval: https://medbench.opencompass.org.cn/track-detail/tcmeval

# SDK下载

```bash
# 安装ModelScope
pip install modelscope
```

### 下载 Thinking 版本 (推荐)

```python
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Thinking-V0.1')
```

### 下载 Instruct 版本

```python
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Instruct-V0.1')
```

# Git下载

```bash
# Thinking 版本
git clone https://www.modelscope.cn/PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Thinking-V0.1.git

# Instruct 版本
git clone https://www.modelscope.cn/PneumaAI-org/DeepPulse-80B-Instruct-V0.1.git
```