王小川：30亿现金在手，明年考虑IPO，toC产品马上就发

“我们没有能力一会儿金融、一会儿娱乐、一会儿医疗，只能深耕一条主线。”

百川智能CEO王小川用这样一句话，给过去两年被外界不断拉扯的路线画下一条清晰的边界。

与此同时，百川发布并开源新一代医疗大模型Baichuan-M3。

在OpenAI推出的医疗AI评测HealthBench上，Baichuan-M3以65.1分位列第一；在不依赖工具或检索增强的纯模型设置下，其医疗幻觉率降至3.5，达到当前世界最低。

王小川表明公司账上有约30亿元资金，意味着百川可以在一条赛道里持续投入。

他说，百川智能成立那天起，他就已经在全员信中写道：

立志往后二十年，为生命科学和医学的发展尽一份力，为大众健康做出一点贡献，核心路径是构建生命健康数学模型，并已经付诸行动。

谈及近期备受关注的AI大模型企业上市，王小川表示“他们主要还是踩在通用模型技术红利和政策支持的基础上”，医疗AI成熟会晚一点，还有一、两年的时间。

“百川预计在2027年启动IPO上市。”

百川智能模型技术负责人鞠强透露，百川目前约80%的算力都投入到强化学习相关训练，M3正是在这一训练策略下成型的阶段性成果。

除了强推理和低幻觉，端到端的问诊能力是M3另一项突出能力。

模型之外，百川也同步给出了产品侧的时间表——

今年上半年，百川将陆续发布两款to C的医疗产品。初期免费开放，后续可按模块引入付费能力，重点服务于患者的辅助决策与居家健康看护场景。

“和最近市面上大家看到很多的泛健康医疗AI产品不一样。”王小川说。

80%的算力投入强化学习，有了M3模型

和去年8月发布的Baichuan-M2相比，Baichuan-M3在模型的训练重心发生了根本变化。

其核心关键词可以用一句话概括：fact-aware的强化学习。

鞠强表示，医疗大模型普遍面临一个难以回避的问题：推理能力越强的模型，越容易在医疗场景中产生幻觉；而一味压制幻觉，又会让模型在复杂问题面前变得过于保守。

Baichuan-M2时期，百川更多依赖工具链和后处理方式来兜底，Baichuan-M3则选择了把幻觉问题前移到训练阶段解决。

鞠强进一步解释：

M3的训练并不是简单提高强化学习的比例，而是重新定义了“什么是错误”。

当模型给出看似合理、但缺乏事实依据的医疗判断时，这类输出会在训练中被明确惩罚；与此同时，模型在推理链条中的探索空间并没有被压缩。

这种对事实一致性的感知能力，是fact-aware强化学习的关键所在。

围绕这一目标，Baichuan-M3在训练和算法层面做了几处关键调整。

第一项变化发生在强化学习的动态性上。

Baichuan-M2阶段，患者状态是动态的，但负责打分的“医生评价模型”相对固定；到了Baichuan-M3这里，评价模型本身也会随主模型能力提升而迭代，避免模型在后期训练中提前撞上能力天花板。

第二项升级体现在幻觉控制方式的转变。

Baichuan-M3不再依赖外部循证工具去修正输出，而是在模型内部完成幻觉压制，这使得问诊过程可以保持连续性，而不会频繁被工具调用打断。

第三项变化针对的是医疗场景特有的长对话结构。

鞠强提到，现有通用强化学习算法在多轮问诊中容易不稳定，百川为此专门对算法结构做了改造，使模型能够在较长对话中保持目标一致性。

以上技术调整让Baichuan-M3具备了“原生的、端到端的严肃问诊能力”。王小川强调，这和通过prompt让大模型扮演医生完全不一样。

明确“严肃医疗”，重视“院外需求”

聊完技术后，王小川花了相当多时间讲“为什么医疗必须重做一遍”。

在他看来，当下国内医疗方面有四个长期的结构性不足。

首先是医生数量始终无法匹配需求；其次，医患关系高度不对等，患者是信息最少的一方，却要承担决策后果；第三，国内没有家庭医生体系，大量病人被动涌向三甲医院；最后，医学本身仍然存在认知盲区，医生也有不确定和不了解的情况。

基于此，百川想让普通人都明明白白地看病。

知道自己在经历什么、为什么要这样做、下一步有哪些选择。

你能理解医生在判断什么，你能把这些话复述给另一个医生听，你也知道如果选择A或B，大概会发生什么。

因此，百川选择把更多精力放在院外诊疗场景，尤其是患者在家中面对不确定症状时的辅助决策能力。

在王小川的叙述里，百川这么做的重要原因是团队相信：未来真正的医疗增量本来就不在医院里。

在王小川看来，医院更多承担的是执行功能。

“你已经决定要做什么了，来医院，是做检查、做手术、用药、监护。真正影响患者路径的判断往往发生在更早的时候。症状出现时要不要重视？先去哪里？是否需要再确认一次？这些决定，很多时候是在医生不在场的情况下完成的。”

这一选择也直接决定了其商业化方向——是“严肃医疗”，是“院外需求”。

虽然产品还未亮相，但根据其回应，所推出的产品不会越过监管边界给出诊断或处方，主要功能还是帮助用户理解信息、整理症状，并明确下一步行动。

王小川表示，在能力层面，Baichuan-M3已经足够发挥这样的作用，但不意味着百川会急于把模型推向所有场景。

One More Thing

百川的医疗AI产品理念上覆盖全病种，但也给了明确重点：

第一步，儿科和肿瘤。

目前，已与北京儿童医院和中国医学科学院肿瘤医院合作，推进真实场景验证。

文章来自于“量子位”，作者 “衡宇”。