Lunit publie en open source LearningUnit 2.0, un modèle médical de 30 milliards de paramètres conçu pour les serveurs d'hôpital
Le modèle coréen compte 29,56 milliards de paramètres au total et 5,34 milliards actifs sous licence Apache 2.0 sur Hugging Face ; les performances annoncées par Lunit, dont une parité avec GPT-5.2 sur ses tests, sont les siennes et rapportées par la presse coréenne.
Pourquoi c’est important
Lunit a conçu le modèle en pilotant un projet du gouvernement coréen d'environ dix mois réunissant 23 organisations, et dit l'avoir testé dans neuf établissements médicaux. Il vise les flux hospitaliers plutôt que le chat : aide à la décision clinique, triage aux urgences, prise en charge pluridisciplinaire, causalité des effets indésirables des médicaments et contrôle des remboursements. Un modèle assez léger pour tourner dans l'hôpital répond à l'exigence que les données des patients ne quittent pas l'établissement. L'entreprise affirme avoir dépassé GPT-OSS (120 milliards de paramètres) sur ses tests médicaux. À suivre : des évaluations indépendantes et de vrais déploiements cliniques.
Faits clés
- Modèle L1-30B-A5B : 29,56 Md de paramètres au total, 5,34 Md actifs, mélange d'experts épars
- Contexte de 131 072 jetons ; licence Apache 2.0 sur Hugging Face
- Conçu dans un projet du ministère de la Science et des TIC avec 23 organisations sur environ 10 mois
- Testé dans neuf établissements médicaux (Lunit, via News1)
- Lunit affirme dépasser GPT-OSS 120B et égaler GPT-5.2 sur 17 tests