Lunit libera LearningUnit 2.0, un modelo médico de 30.000 millones de parámetros pensado para servidores hospitalarios
El modelo coreano tiene 29.560 millones de parámetros totales y 5.340 millones activos con licencia Apache 2.0 en Hugging Face; las afirmaciones de rendimiento de Lunit, incluida la paridad con GPT-5.2 en su batería de pruebas, son suyas y las recoge la prensa coreana.
Por qué importa
Lunit creó el modelo al frente de un proyecto del gobierno coreano de unos diez meses y 23 organizaciones, y dice que se probó en nueve instituciones médicas. Se orienta al flujo de trabajo hospitalario y no al chat: apoyo a decisiones clínicas, triaje en urgencias, atención multidisciplinar, causalidad de reacciones adversas a fármacos y revisión de seguros. Un modelo lo bastante pequeño para funcionar dentro del hospital responde a la norma de que los datos de pacientes no salgan de la institución. La empresa dice que superó a GPT-OSS de 120.000 millones de parámetros en sus pruebas médicas. Hay que esperar evaluaciones independientes y despliegues clínicos reales.
Datos clave
- Modelo L1-30B-A5B: 29.560M de parámetros totales y 5.340M activos, mezcla de expertos dispersa
- Contexto de 131.072 tokens; licencia Apache 2.0 en Hugging Face
- Creado en un proyecto del Ministerio de Ciencia y TIC con 23 organizaciones durante unos 10 meses
- Piloto en nueve instituciones médicas (Lunit, vía News1)
- Lunit dice que supera a GPT-OSS de 120.000M y es comparable a GPT-5.2 en 17 pruebas