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AI
• 问答系统
• 摘要生成
• 皮肤病学
• gemma-3
• qlora
• unsloth
• 微调模型
  管道标签：文本生成

Medra：您的轻量级医学推理伙伴

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AI辅助系统。

它足够轻量，可在消费级硬件上运行；
足够强大，支持复杂的医学提示；
且原则明确，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AI如何在不简化医疗复杂性的前提下提供帮助。

目标与理念

Medra的开发旨在填补当前AI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，但极少针对结构化医学推理进行优化。
更少有模型能在本地、离线和实时环境中运行——尤其是在无法或不适合使用大型模型的环境中。

Medra致力于提供：

• 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
• 临床实际应用中的推理优化框架

本项目基于一个信念：医疗AI必须透明、教育性且增强性——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。

• 本地与移动端友好
  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）、临床记录以及模拟真实医患互动的提示结构。

• 高可解释性
  设计追求透明与反思——而非黑箱决策。Medra在作为伙伴而非预言家使用时表现最佳。

• 伦理整合设计
  明确以保持对齐、谨慎和适用于人在回路医疗场景为目标构建。

适用场景

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

局限性

• Medra并非执业医疗专家。
  不适用于无人工监督的真实世界诊断、治疗计划或患者互动。

• 在极端情况下，模型可能产生幻觉、过度简化或呈现过时的医学知识。

• 当前版本不具备长期记忆、真实临床数据访问或指导医疗的权限。

• 它是原型。是基础。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：指令微调（STF）；计划在下一版本中加入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等GGML兼容平台
• 量化格式：Q4、Q8、BF16

许可证

Apache 2.0

Medra系列

Medra是不断壮大的医学推理模型家族成员：

• Medra：基于Gemma的轻量级本地推理模型
• 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

该系列每个模型都专为特定目的构建，符合伦理范围，聚焦于负责任地增强而非替代医疗知识。

结语

Medra的诞生源于一个信念：医学需要体现关怀而不仅是计算力的工具。
它虽小，但立意深远；
虽处实验阶段，但态度严谨；
其构建唯有一个目标：

让智慧医疗更可及、更透明、更贴合其所服务的人类需求。

已上传微调模型

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

该gemma3模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库实现了2倍速训练。