A Lunit abre o código do LearningUnit 2.0, modelo médico de 30 bilhões de parâmetros feito para servidores hospitalares
O modelo coreano tem 29,56 bilhões de parâmetros totais e 5,34 bilhões ativos sob Apache 2.0 no Hugging Face; as alegações de desempenho da Lunit, incluindo paridade com o GPT-5.2 em seus testes, são da própria empresa e vêm da imprensa coreana.
Por que importa
A Lunit criou o modelo como líder de um projeto do governo coreano de cerca de dez meses e 23 organizações, e diz tê-lo testado em nove instituições médicas. Ele mira o fluxo hospitalar, não o chat: apoio à decisão clínica, triagem em pronto-socorro, atendimento multidisciplinar, causalidade de reações adversas a medicamentos e análise de seguros. Um modelo pequeno o bastante para rodar dentro do hospital atende à regra de que dados de pacientes não saiam da instituição. A empresa diz ter superado o GPT-OSS de 120 bilhões de parâmetros em seus testes médicos. Resta aguardar avaliações independentes e implantações clínicas reais.
Fatos principais
- Modelo L1-30B-A5B: 29,56 bi de parâmetros totais e 5,34 bi ativos, mistura esparsa de especialistas
- Contexto de 131.072 tokens; licença Apache 2.0 no Hugging Face
- Criado em projeto do Ministério da Ciência e TIC com 23 organizações em cerca de 10 meses
- Testado em nove instituições médicas (Lunit, via News1)
- A Lunit diz superar o GPT-OSS 120B e ser comparável ao GPT-5.2 em 17 testes