Le 22 octobre, le grand modèle médical iFlytek Spark a présenté sa version 3.7. Selon les informations divulguées, cette version repose sur une base de calcul entièrement nationale et fusionne les trois capacités — voix, imagerie et sémantique — dans un même cadre multimodal. Lors de la dernière évaluation d'agents MedBench5.0 publiée par le laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai, elle a décroché la première place avec un score global de 99.6, et ses performances sur les tâches fondamentales que sont les questions-réponses en connaissances médicales, les recommandations diagnostiques et thérapeutiques et la génération de documents médicaux dépassent celles des principaux grands modèles nationaux et étrangers.
Les capacités d'application concrète progressent avec ce niveau. Dans le scénario de rédaction de dossiers médicaux, le plus exigeant pour savoir si le texte « ressemble à ce qu'écrirait un vrai médecin », le taux de pertinence de la génération de bout en bout par le modèle a été porté à 85 % ; la génération de rapports d'imagerie médicale et le contrôle qualité approfondi atteignent également un niveau de référence dans le secteur. L'application iFlytek Xiaoyi, destinée au grand public, a été mise à jour en parallèle, avec l'ajout de nouveaux services comme la consultation multimodale en médecine traditionnelle chinoise et la gestion dynamique de la mémoire des dossiers de santé. Les résultats de cette mise à niveau seront déployés dans l'ensemble des activités clés d'iFlytek, telles que l'assistant de diagnostic et de traitement par IA et l'assistant santé par IA.
Ce qui fait véritablement avancer le modèle, c'est la boucle de données accumulées dans les activités réelles. Actuellement, l'IA d'assistance côté médecins atteint en moyenne 171万 appels par jour, et les services côté patients couvrent 52万 personnes par jour — la boucle vertueuse « applications concrètes, accumulation de données, optimisation du modèle » tourne sans relâche, affinant peu à peu l'adaptation du modèle aux véritables scénarios cliniques. Lorsqu'un grand modèle médical alimenté par la puissance de calcul nationale sait à la fois obtenir la note parfaite à l'examen et traiter chaque jour un million d'appels réels, il se rapproche encore un peu plus de son objectif : véritablement soulager la charge des cabinets médicaux.