項目	内容
モデル名	Weblab-MedLLM-Qwen3-235B-Thinking
パラメータ数	235B MoE
ベースモデル	Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
言語	日本語
開発者	東京大学大学院工学系研究科松尾・岩澤研究室
事業名	NEDO「AIの安全性確保に関する研究開発・検証等の推進事業 / 日本語版医療特化型LLMの社会実装に向けた安全性検証・実証」
ベースモデルライセンス	Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 is licensed under the Apache License 2.0. Copyright (c) Alibaba Cloud.
本モデルライセンス	Apache License 2.0

利用にあたっての注意事項

本モデルのご利用にあたっては、以下の点にご留意ください。

本プログラムは、実臨床における安全性・有効性の検証が十分に行われていません。
開発者は、本プログラムに関し、その正確性、完全性、最新性、および品質など、いかなる保証も行わず、利用者が本プログラムを利用したこと、利用できなかったことにより生じた一切の損害について責任を負いません。
医療行為（診断、治療方針の決定、健康への助言など）に直接適用することは推奨されません。あくまで医療専門家による適切な判断の補助となる情報提供ツールとしての利用にとどめることを推奨します。
本モデルを活用して具体的な医療用途の製品を開発される場合、その製品が医療機器プログラムとして薬機法の規制対象となる可能性があることにご留意ください。
- プログラム医療機器の該当性に関する相談窓口：
- 独立行政法人医薬品医療機器総合機構（PMDA; Pharmaceuticals and Medical Devices Agency）
- 本READMEに記載のvLLM環境構築手順およびサーバー起動コマンドは参考情報であり、利用者の環境での動作を保証するものではありません。

モデルの特徴と性能

以下に主要ベンチマークの性能を示します。括弧内はベースモデルからの変化幅です。

ベンチマーク	スコア	説明
医師国試	95.7% (±0.0)	2023年以降の医師国家試験過去問
専門医試験	82.7% (+1.7)	複数診療科の専門医試験過去問
専門医試験（RAG）	89.1%	上記に診療ガイドライン等をRAGで付与した条件
ガイドライン	60.6% (+4.1)	複数診療科の診療ガイドライン準拠性
対話型診断	51.5% (-1.6)	臨床シナリオに基づく対話型診断能力（J-HealthBench）
Do-Not-Answer	97.0% (-0.2)	危険・不適切な質問への拒否応答能力
AnswerCarefully	88.4% (-3.0)	日本語の文化・法制度に合わせた安全性評価

学習データ

独自に収集した医学論文・医学書籍・診療ガイドライン・試験問題などを由来とする合成データをもとに、継続事前学習および事後学習を実施しています。

推奨動作環境

ハードウェア

GPUメモリ: 約470GB（BF16精度）。H100 80GB × 6枚以上での分散推論が必要

Python

python>=3.9（transformersを使用する場合）
python 3.12（vLLMを使用する場合は推奨）

ライブラリ

accelerate>=1.10.0
torch>=2.8.0
transformers>=4.55.0（本モデルのアーキテクチャに対応したバージョンが必要）
vllm（推奨、大規模モデルの推論効率化）

ダウンロード

hf_transfer を使用することで高速なダウンロードが可能です。

bash

pip install hf_transfer
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 hf download weblab-LLM-M/Weblab-MedLLM-Qwen3-235B-Thinking \
    --local-dir ./Weblab-MedLLM-Qwen3-235B-Thinking

注意: hf コマンドは huggingface_hub パッケージに含まれています。未インストールの場合は pip install huggingface_hub を実行してください。

vLLMを使った推論（推奨）

大規模モデルの推論効率化のため、vLLMの使用を推奨します。vLLMのインストールおよび使用方法については vLLM公式ドキュメントを参照してください。

本モデルを vLLM で使用する際の主な注意点は以下の通りです。

最小GPU構成: H100 80GB × 6枚以上
最大シーケンス長: 256K tokens（--max-model-len 262144）

環境構築

注意: ハードウェアやソフトウェアのバージョンによって動作しない場合があります。動作保証はありません。

動作確認済み構成

項目	バージョン
GPU	NVIDIA B200 × 8
vLLM	0.15.1
PyTorch	2.9.1+cu128
CUDA	12.8（conda環境）
Python	3.12

セットアップ手順

bash

# 1. Miniconda3のインストール
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
~/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc

# 2. conda環境の作成（CUDA 12.8、Python 3.12）
conda create --prefix $HOME/envs/vllm_cu128 python=3.12 -y
conda activate $HOME/envs/vllm_cu128
conda install -c nvidia cuda-toolkit=12.8 -y

# 3. vLLMのインストール（PyTorch 2.9.1+cu128 も依存として自動インストール）
pip install vllm==0.15.1

# 4. FlashInferのアップグレード
pip install flashinfer-python==0.6.3

# 5. NCCLのアップグレード（B200 Blackwellの場合のみ必要）
pip install nvidia-nccl-cu12==2.29.3 --no-deps

# 6. CUDAシンボリックリンクの設定（FlashInfer JITコンパイル用）
mkdir -p $HOME/envs/vllm_cu128/lib64/stubs
ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so $HOME/envs/vllm_cu128/lib64/libcuda.so
ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 $HOME/envs/vllm_cu128/lib64/libcuda.so.1

GPU固有の環境変数

特定のGPUアーキテクチャ（Blackwellなど）では以下の環境変数が必要になる場合があります。

bash

export NCCL_NVLS_ENABLE=0              # NVLink SHARP無効化（ncclCommInitRankハング対策）
export VLLM_ALLREDUCE_USE_SYMM_MEM=0   # torch symmetric memory無効化
export VLLM_USE_NCCL_SYMM_MEM=0        # NCCL symmetric memory allocator無効化
export CUDA_HOME=$CONDA_PREFIX          # FlashInfer JITコンパイル用

サーバーの起動

注意: 環境によって動作しない場合があります。動作保証はありません。

bash

conda activate $HOME/envs/vllm_cu128

vllm serve ./Weblab-MedLLM-Qwen3-235B-Thinking \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --served-model-name Weblab-MedLLM-Qwen3-235B-Thinking \
    --tensor-parallel-size 8 \
    --pipeline-parallel-size 1 \
    --dtype bfloat16 \
    --gpu-memory-utilization 0.93 \
    --max-model-len 262144 \
    --disable-custom-all-reduce \
    --trust-remote-code \
    --enable-chunked-prefill \
    --enable-prefix-caching \
    --max-num-batched-tokens 32768 \
    --max-num-seqs 60 \
    --generation-config vllm \
    --enable-expert-parallel

起動後は OpenAI クライアントからアクセスできます。

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="dummy")  # 認証なしの場合は任意の文字列

response = client.chat.completions.create(
    model="Weblab-MedLLM-Qwen3-235B-Thinking",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは医療の専門知識を持つアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "脳梗塞の急性期治療において、rt-PA静注療法の適応基準について説明してください。"}
    ],
    max_tokens=1024*4,
)
print(response.choices[0].message.content)

transformersを使った推論

注意: transformers の device_map="auto" はパイプライン並列による推論のため、235B MoE モデルでは数分かかることがあります。本番利用にはvLLMを推奨します。

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "./Weblab-MedLLM-Qwen3-235B-Thinking"  # ダウンロード先のローカルパスを指定

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "脳梗塞の急性期治療において、rt-PA静注療法の適応基準について説明してください。"

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは医療の専門知識を持つアシスタントです。"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=1024*4,
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

※ 本モデルはThinking（推論）モデルです。生成時にreasoningトークン（<think>...</think>）が出力される場合があります。最終的な回答はreasoningトークンの後に出力されます。 ※ チャットテンプレートはchat_template.jinjaとして同梱されています。tokenizer_config.jsonに含まれていない場合は、手動で設定するか、vLLMでの推論をご利用ください。

謝辞

本研究は、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）「AIの安全性確保に関する研究開発・検証等の推進事業 / 日本語版医療特化型LLMの社会実装に向けた安全性検証・実証」の支援を受けて実施されました。

メンテナンス情報

リリース日: 2026年6月
バージョン: 1.0.0

お問い合わせ

contact-medllm@weblab.t.u-tokyo.ac.jp へご連絡ください