卓睦鸟医疗大模型位列MedBench智能体评测榜单第一，MedMate推动医疗AI迈向“任务执行时代”

需要说明的是，MedBench当前包含不同评测体系，其中智能体评测榜单采用API方式进行模型调用评估，更贴近实际应用链路；而智能体自测榜单则基于模型答案上传方式生成结果。两类榜单在评测机制与数据来源上存在差异，不具备直接横向对比基础。

此次卓睦鸟医疗大模型的评测结果，来源于API调用路径下的智能体评测体系，重点考察模型在真实任务环境中的综合表现能力。

//医疗AI的关键转变：从信息能力走向任务能力

长期以来，医疗大模型的应用主要集中在信息检索、文本生成与辅助问答等环节。然而在真实医疗场景中，医生面临的核心问题不仅是“获取信息”，更包括文献整理、病历处理、科研支持与患者管理等复杂任务。

在这一背景下，中康科技推出面向医生群体的AI专业智能助理——MedMate，尝试推动医疗AI从“信息支持工具”向“任务执行系统”演进。

MedMate定位为“中国首个医生超级助理”，基于卓睦鸟医疗大模型构建，覆盖临床诊疗、科研辅助及患者管理等多类高频场景。

//双端协同架构：构建医疗AI的完整工作闭环

MedMate采用“医生智能体 + 医生小龙虾”的双端协同架构，尝试在医疗AI中建立从认知到执行的系统能力闭环。

医生智能体：面向循证决策的认知层

医生智能体依托卓睦鸟医疗大模型能力底座，主要承担医学理解与决策支持功能，包括：

●   整合超过4000万篇中英文学术文献

●   覆盖3万余份临床指南及30万+药品说明书

●   构建“文献—指南—用药”知识体系

●   基于五维循证机制（时效性、权威性、证据性、相关性、逻辑性）提升输出可靠性与可验证性

该模块重点强化医疗场景中的专业性与可追溯能力。

//医生“小龙虾”：面向执行的任务系统

医生“小龙虾”主要承担医疗任务的执行能力，将医生指令转化为可完成的工作流程：

●   支持自然语言驱动任务执行

●   覆盖文献检索、病历整理、科研辅助、数据分析等场景

●   提供Skills Store技能体系，支持多场景扩展

●   支持微信场景任务发起与结果反馈

●   具备长效记忆能力，适配医生使用习惯

其核心目标是降低医生在日常工作中的操作负担，提升任务处理效率。

//从“辅助工具”到“工作系统”：医疗AI的结构性升级

当前医疗AI产品大多仍停留在“辅助工具”阶段，主要提供信息支持与内容生成能力。而MedMate尝试将AI能力嵌入医生工作流本身，使其具备一定的任务执行能力与流程协同能力。

这一转变体现在三个层面：

●   从“提供信息”走向“完成任务”

●   从“单点能力”走向“系统协同”

●   从“被动响应”走向“流程驱动”

//行业意义：医疗AI进入能力闭环阶段

从行业发展来看，医疗大模型正在从单一能力竞争，进入系统化能力竞争阶段，即是否能够真正进入医疗工作流程并承担实际任务。

卓睦鸟医疗大模型在MedBench智能体评测榜单中的领先表现，验证了其在API调用环境下的综合能力。而MedMate则在此基础上，将模型能力进一步产品化，形成“认知 + 执行”的双端协同体系。

这一体系的核心价值在于，使医疗AI从“可用能力”进一步走向“可落地系统”。

医疗AI的发展正在从“回答问题”走向“完成任务”。

在这一过程中，模型能力只是起点，真正的关键在于是否能够进入医生的真实工作流，并形成稳定的任务闭环。

MedMate通过双端协同架构，尝试在医疗AI中构建这一闭环，并在临床、科研与管理场景中逐步验证其应用价值。

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