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Ant Group publie Ling-3.0-flash-Sante, un modèle médical à poids ouverts sous licence MIT

Modeles IA

Couverture éditoriale Neurone21 : Ling-3.0-flash-Sante, modèle médical ouvert d’Ant Group

Le fait

inclusionAI, le laboratoire d’IA d’Ant Group (groupe chinois de technologie financière, maison mère d’Alipay), a publié sur Hugging Face et ModelScope Ling-3.0-flash-Sante, une version spécialisée santé de son modèle Ling-3.0-flash. Le nom vient du mot français « santé ». Les poids sont sous licence MIT, l’une des plus permissives.

Le modèle

Il compte 124 milliards de paramètres, dont 5,1 milliards activés pour chaque jeton : c’est une architecture à « mélange d’experts », où seule une partie du réseau travaille à chaque étape. Il accepte des contextes de 256 000 jetons, pour analyser de longs dossiers, et sait appeler des outils. L’équipe annonce environ 54,3 sur HealthBench Professional, un banc d’essai de tâches médicales professionnelles, mesure reprise par les agrégateurs de résultats mais non reproduite de façon indépendante.

Les précautions affichées

La fiche est explicite : c’est un modèle de recherche, pas un dispositif médical. Il ne doit ni diagnostiquer, ni prescrire, ni trier des patients seul, et toute utilisation clinique exige une relecture par un professionnel qualifié. Les usages visés sont la recherche documentaire, la synthèse de données probantes et l’extraction d’informations.

Pourquoi ça compte

Un modèle médical ouvert et réutilisable commercialement permet à un hôpital ou un éditeur de le faire tourner sur ses propres serveurs, sans envoyer de données de santé à un tiers. Il faut toutefois quatre cartes graphiques de 141 Go, ou huit de 80 Go, selon la fiche.

Lecture Neurone21

Après le code, la santé devient un terrain de démonstration des laboratoires chinois en poids ouverts. L’intérêt pour l’Europe tient au déploiement local ; reste à évaluer le modèle en français et sur des cas réels.

Sources

  1. inclusionAI/Ling-3.0-flash-Sante — Hugging Face (octobre 2026)
  2. Ling 3.0 Flash Sante, résultats de benchmarks — BenchLM