11 月29 日，訊飛醫療中標合肥國家人工智慧應用中試基地（醫療領域基層衛生服務方向）專案軟體服務，訂單金額達 4.3 億元。據悉，該專案涉及6 個大模型採購，其中1 個為通用大模型，5 個為客制化開發的醫療領域大模型。具體而言，分別為通用認知大模型（成品軟體），醫療認知大模型（客制化開發）、醫療語音大模型（客制開發）、醫學影像大模型（客制化開發）、醫療圖文辨識大模型（客制化開發）、醫療多模態大模型（客制開發），招標限價分別為1,600 萬元、2155.557.570 萬元。根據招標公告說法，該計畫除了採購通用大模型底座，以及醫療認知、語音、影像、圖文識別、多模態等5 個國產化自主可控的千億級參數醫學垂類大模型；還將建設醫療高品質資料資源平台，採集匯聚治理不少於5PB 醫療健康行為資料，建設34 個面向醫學大模型增強的醫學知識庫、421616類型醫學知識模型個針對基層醫療疾病研究轉化資料集的醫療資料資源中心。醫學大模型，搭檔資料資源平台，可全面加速AI+ 醫療領域服務應用落地。先前的9 月29 日，科大訊飛中標金華「婺城數智未來」新型基礎建設項目，訂單金額達3.8 億元。此計畫更是涵蓋十大產業AI 落地場景，包括AI+ 教育、AI+ 公安、AI+ 人社、AI+ 招商、AI+ 產業、AI+ 醫療、AI+ 水務、AI+ 管理、AI+ 辦公、AI+ 法院。對報價文件進行細化統計，該項目的軟體部分金額（佔41%）超過硬體部分（佔38%），而這也被一些媒體視作「AI 大模型開始『賣錢』的一個重要訊號」。垂直大模型應用越來越「金貴」。無獨有偶，在科大訊飛拿下最新大單的前一天，華為與深交所聯合發佈基於華為盤古Reasoner 38B 的證券行業法規大模型：整合深交所產業法規知識體系（10 萬多條法規條文標籤資料），結合華為自研精調技術與場景化訓練能力，大模型可實現90%+ 問答精準率，並具備可擴展和即時性等特點。拿下億元大單，垂直大模型率先吃雞相較於垂直大模型，大眾無疑對經常在使用的豆包、千問、元寶、DeepSeek 等通用大模型更為熟知。然而，現階段卻是垂直大模型比一般大模型更容易賺錢。核心原因在於，垂直大模型目標明確，就是用來提升各行各業處理具體實際問題的工作效率，可以讓行業使用者用來解決老大難的「降本增效」問題，這條商業路徑不僅清晰、直接，而且可以更快、更易變現，可以看成是一類「專業技能人才」；通用大模型則是志向高遠，著力建構一個無所不知、無所不能的「類人」交流角色，積極擁抱普羅大眾的同時，卻不能赤裸裸地把賺錢當己任，可以看成是一類「廣博知識人才」。（圖源：訊飛醫療）而從內容輸出角度來看，垂直大模型更擅長解決實際問題、處理具體事務，擔當人類的助手；通用大模型更擅長啟人思考、發散創意，擔當人類的夥伴。助手是用來賺錢的，夥伴是用來陪伴的。從定位到功用，垂直大模型都比一般大模型更容易賺錢。不過，沒有通用大模型提供的底座或者說母體，垂直大模型也就成了「被動之水，無本之木」。故而可以看到，合肥剛完成招標的醫療項目，正是1 個通用認知大模型+ 5 個醫療應用大模型（不同側重）的組合。深耕垂直大模型，許多企業正在默默數錢不只科大訊飛以及華為、阿里、字節跳動、騰訊、百度等科技巨頭企業，國內垂直大模型市場早已湧進了更多派系玩家，包括垂直行業領域內的大企業，以及不少大模型新創企業，而且也都在默默賺錢。產業大類上，金融、醫療、教育、政務等企業領域或公共領域客戶，成為垂直大模型市場首批「大金主」。金融領域，由於涉及細分應用場景較多，而且能較快變現，不僅科技巨頭（例如螞蟻集團、百度等）在積極參與金融類大模型產品的研發和推廣，不少證券、銀行、保險企業也在藉“科技金融”之名參與其中。金融大模型細分應用情境中，智能投研與投顧、智慧風控與合規、 智慧行銷與客服、智慧交易與營運等，成為熱門領域。值得一提的是，DeepSeek 母公司幻方量化，就是一家專注於量化投資與AI 技術研發的私募機構。而在A 股，現在的量化交易金額，已經來到相當體量的規模佔比。幻方AI 深度學習訓練平台「螢火二號」（資料來源：幻方量化）對當下的大模型創業企業來說，垂直大模型也是比通用大模型更好的「賺錢養家」之道，畢竟先要活下去，才能有詩與遠方。「AI 大模型六小虎」企業中的智譜AI、零一萬物和階躍星辰，今年以來也都在聚焦垂直大模型領域，或靠B 端應用市場來加速商業變現。其中，智譜AI 除了在C 端應用市場持續刷存在感，也在發力大模型在金融、醫療、教育、政務等多個B 端垂直行業的落地，號稱有數萬合作夥伴企業。值得一提的是，今年以來，這家北京AI 獨角獸企業，還先後拿下了杭州、珠海、成都、北京、上海等全國多地國資或產業基金的戰略投資，或已拿下AI 創業團隊中的政務服務大模型代表之位。李開復創立的零一萬物，今年宣佈不再涉足兆參數以上的超大基礎模型，而是著力打通基座模型到垂直場景的“最後一公里”，並帶來了萬智企業大模型一站式平台。階躍星辰，是「AI 大模型六小虎」中目前估值規模相對靠後的一家。今年，階躍星辰開始裁減C 端產品線，聚焦AI 智能體與大模型研發。有媒體解讀為，這是階躍星辰的公司發展重心，從涵蓋C 端產品應用，收縮至面向開發者群體和B 端產業市場。通用大模型垂直化，垂直大模型加速迭代今年以來，伴隨攻勢愈加猛烈的通用大模型產品，以及持續刷屏面向C 端使用者市場的AI 智能體技術應用（註：B 端大模型市場也有大量智能體技術應用產品），垂直大模型企業和行業的焦慮感，同樣在與日俱增。不少人開始悲觀認為，垂直大模型將在不遠的將來被通用大模型徹底取代。這樣的看法並非毫無道理，但在實現處理程序表上可能並沒有那麼快。正如科大訊飛剛得標的合肥醫療大單計畫（1 個通用認知大模型+ 5 個醫療應用大模型）所展現的：在產業或企業級AI 平台應用中，通用大模型可以負責理解、認知和規劃、互動，垂直大模型可以負責執行專類的子任務，從而可以形成「一個通用大腦指揮多個專業小腦」的協作體系網路。故而，在可預見未來，不管是通用大模型，還是垂直大模型，都將有廣泛的用武之地。產業和企業級AI 應用市場，除了針對各行各業高度適配的垂直大模型，也需要通用大模型的底座和公共屬性能力。同時，聚焦垂直大模型領域的玩家，尤其新創企業，同樣在加速垂直大模型的技術和應用迭代處理程序。醫療大模型領域，除了有科大訊飛這類押注其中的大企業（甚至專門成立旗下子公司訊飛醫療），亦有不少新創企業的身影。作為較早涉足垂直大模型領域發展的新創企業，同樣也是「AI 大模型六小虎」之一，王小川於2023 年創立的百川智能，經過前兩年的探索，和最近一年的調整，於今年進一步確立了專注醫療領域AI 大模型及其應用的公司發展戰略。今年8 月，百川智能帶來全新的醫療大模型Baichuan-M2，參數量只有32B，但在各項基準測試中都超越了比自己規模大數倍的開源/閉源模型。為真實世界的醫療推理任務設計，Baichuan-M2 支援RTX4090 單卡部署——即便是中小型醫療機構，也有條件進行私人部署。今年8 月的醫療健康領域大模型評估測試集排名（資料來源：OpenAI）王小川表示，這款大模型的性能超過了OpenAI 先前剛發佈的兩個開源模型；而在閉源領域，它的能力也僅次於GPT-5。王小川對他的新目標毫不掩飾：在醫療這個垂直領域，實現對通用模型的超越。再接再厲，今年10 月，百川發表Baichuan-M2 Plus，透過首創的「六源實證推理」範式，著力提升醫療大模型的回答專業與可信度。具體而言，在知識收集階段，Baichuan-M2 Plus 會主動遮蔽網際網路的非專業資訊來源，只使用權威來源的醫學證據，確保回答建立在“高等級證據”之上；同時，將醫學證據分為六個層級，分別為“原始研究層”“證據綜述層”“指南規範層”“實踐知識層”“公共教育層”“反饋「六源實證推理」典範（資料來源：百川智慧）官方提供的評測結果顯示，基於這套「實證推理」範式，Baichuan-M2 Plus 的醫療回答幻覺率大幅下降，「可信度在多場景評測中達到比肩資深臨床專家的水平，同時其醫學知識運用能力也領先於人類頂尖醫師」。試想，如果將諸如此類的邏輯嚴密「實證推理」範式應用到更多「嚴肅內容產出」行業領域，例如教育等類別，是否可以帶來更多行業領域堪比「業務專家」水平的垂直大模型產品呢？垂直大模型領域玩家在持續發力技術迭代，通用大模型領域玩家也更深地涉足垂直大模型技術及應用。在深度求索剛發佈的DeepSeek V3.2 中，除了面向公眾群體的常規V3.2 版本，還提供了一個V3.2-Speciale 版本（僅支援API 服務存取）。據悉，DeepSeek-V3.2-Speciale 整合了長思考與DeepSeek-Math-V2 的定理證明能力，專注於探索模型推理邊界，並具有更強的指令、數學證明和邏輯驗證能力，其在IMO 2025、CMO 2025、ICPC World Finals 2025 及 IOI 2025、I 斬斬25成績相當於「人類選手中的第二名」。（圖源：深度求索）某種程度上來說，DeepSeek-V3.2-Speciale 何嘗不是深度求索推出的面向推理計算和定理證明領域的一項「垂直大模型」產品技術呢？垂直大模型也將在自身技術加速迭代，和通用大模型玩家更深的介入下，迎來全新的技術和產品應用發展階段。 （雷科技）
