Medra4b是基于医疗数据集微调的多语言（英语和罗马尼亚语）文本生成模型，专注于医疗领域应用。

Medra4b是一个基于医疗领域的量化语言模型，支持英文和罗马尼亚文，专注于文本生成和摘要任务。

MedGemma是基于Google开发的医疗领域大语言模型，专注于临床推理和医疗文本生成任务。

MedGemma-27B-Text-IT-4bit是基于Google的MedGemma-27B-Text-IT模型转换而来的MLX格式模型，专为医疗和临床推理任务优化。

MedGemma-27B-Text-IT 是 Google 开发的一个大型语言模型，专注于医疗领域的文本生成任务。

MedGemma是基于Gemma 3优化的医学多模态模型，专为医疗文本和图像理解设计，提供4B和27B两个版本。

基于Llama 3.1架构的8B参数语言模型，通过mergekit合并多个专业模型而成，在文本生成任务中表现优异。

medllama3-v20 是一个专注于医疗领域的文本生成模型，基于 Llama3 架构开发，旨在提供高质量的医疗文本生成能力。

RadLLaMA-7b是斯坦福AIMI团队开发的针对放射学领域的基础语言模型，基于LLaMA2架构。

基于epfl-llm/meditron-7b使用Alpaca数据集进行SFT训练的精调版本，专注于医学领域的问答任务

专用于PET报告发现部分摘要生成的微调版PEGASUS模型，可生成准确且个性化的全身PET报告印象。

这是一个用于PET报告发现总结的微调版Clinical-T5模型，能够基于PET检查发现自动生成个性化的临床印象。

该模型是基于GPT2进一步预训练的，通过COVID-19相关的新闻文章融入了特定上下文，适用于生成与COVID-19相关的内容。