许可证：Apache-2.0
语言：

• 英语
• 罗马尼亚语
  基础模型：unsloth/gemma-3-4b-it-qat-unsloth-bnb-4bit
  数据集：
• qiaojin/PubMedQA
• Mreeb/Dermatology-Question-Answer-Dataset-For-Fine-Tuning
• lavita/MedQuAD
  标签：
• 文本生成
• 医疗人工智能
• 问答系统
• 摘要生成
• 皮肤病学
• gemma-3
• qlora
• unsloth
• 微调模型
  任务标签：文本生成

Medra：您的紧凑型医学推理伙伴

模型大小：4b
版本：Medra v1（Gemma版）
格式：GGUF（Q4、Q8、BF16）
许可证：Apache 2.0
作者：Alexandru Lupoi博士

概述

Medra是一款专为临床推理、教育和对话建模设计的轻量级医学语言模型。
基于Gemma 3构建，Medra是长期项目的第一步，旨在为医学领域开发可部署、可解释且符合伦理的人工智能支持系统。

它足够紧凑，可在消费级硬件上运行；
足够强大，支持复杂的医学提示；
且原则性足够强，绝不试图取代人类判断。

Medra不是聊天机器人。
它是一个认知工具——为学生、临床医生和研究人员提供的推理伙伴，探索人工智能如何在不简化复杂性的情况下帮助阐明医疗护理的复杂性。

目标与理念

Medra的开发旨在填补当前人工智能领域的关键空白：

虽然许多通用大语言模型擅长开放领域的对话，但极少有模型针对结构化、医学相关的推理进行优化。
更少有模型能够本地、离线和实时运行——尤其是在无法或不适合使用大型模型的环境中。

Medra旨在提供：

• 用于病例模拟和回顾的可解释输出
• 支持鉴别诊断探索
• 医学生的反思伙伴
• 应用临床场景中的推理优化框架

该项目基于一个信念：医疗领域的人工智能必须透明、教育性和增强性——而非自主性、剥削性或误导性。

核心能力

• 轻量级临床推理核心
  Medra经过微调，支持结构化医学查询、诊断步骤、SOAP格式和临床提问策略。

• 本地与移动友好
  提供GGUF（Q4、Q8、BF16）格式，可通过Ollama、LM Studio、KoboldCpp等本地推理引擎运行——无需API。

• 数据与对齐
  训练数据包括PubMed文献、推理数据集（如R1蒸馏）、临床笔记以及模拟真实医患互动的提示结构。

• 高可解释性
  设计透明且支持反思——而非黑箱决策。Medra在像伙伴而非先知一样被提示时表现最佳。

• 为伦理整合设计
  明确目标是与人类在环医疗场景保持对齐、谨慎且有用。

预期用途

• 医学教育与考试式推理
• 基于病例的学习模拟
• 人工智能健康助手原型开发
• 治疗或诊断场景中的对话建模
• 作为协同思考的工具，而非替代思考

局限性

• Medra并非持证医疗专业人士。
  未经人工监督，不应用于真实世界的诊断、治疗计划或患者互动。

• 该模型可能在边缘情况下产生幻觉、过度简化或提供过时的医学知识。

• Medra目前不具备长期记忆、真实临床数据访问权限或指导医疗的权威。

• 它是一个原型。一个基础。而非专业知识的终极替代品。

技术细节

• 基础模型：Gemma 3
• 微调阶段：指令调优（STF）；计划在下一版本中引入RLHF
• 数据领域：医学问答、鉴别诊断格式、临床对话数据集、PubMed衍生材料
• 支持的推理引擎：Ollama、LM Studio、KoboldCpp、GGML兼容平台
• 量化格式：Q4、Q8、BF16

许可证

Apache 2.0

Medra系列

Medra是不断增长的医学推理模型家族的一员：

• Medra——基于Gemma的紧凑模型，适合轻量级本地推理
• MedraQ——基于Qwen 3的多语言自适应版本
• MedraOmni——未来旗舰模型，基于Qwen 2.5 Omni，支持全模态

该系列的每个模型都专为特定目的构建，符合伦理范围，专注于负责任地增强医疗知识——而非取代它。

最后说明

Medra的存在是因为医学值得拥有体现关怀而不仅是计算能力的工具。
它虽小，但有意为之。
虽实验性，但严肃认真。
它的构建只有一个目的：

让智能医疗更可及、更透明，更符合它本应服务的人类需求。

上传的微调模型

• 开发者：drwlf
• 许可证：apache-2.0
• 微调基础模型：unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit

此gemma3模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练速度提升2倍。