手术视频的"黑盒"，被一脚踢爆了！
就在这两天，GitHub 和 Hugging Face 社区上线了一枚医疗大模型领域的"核弹"。
全球规模最大、性能最强的医疗视频理解大模型——uAI Nexus MedVLM（中文名：元智医疗视频理解大模型）开源！
最惊人的是，这玩意儿是真的能看懂手术。
论文已经被 CVPR 2026 收录，团队还同步甩出了一套由 6245 个视频 - 指令对构成的标准测试集。
啥概念？医疗视频理解，终于有了一把"公共标尺"。
而如此兼具规模与精度的医疗视频数据开源，在业内尚属首次。
小编第一时间冲到 Hugging Face，把模型拉下来实测了一波。
到底有多能打？
先交代一下 uAI Nexus MedVLM 的硬指标：
汇聚超 53 万条视频 - 指令数据；
支持 4B/7B 参数规模，单卡就能部署（对，一张卡就能跑）；
整合 8 个专业医学数据集，覆盖内镜、腹腔镜、开放手术、机器人手术、护理操作……几乎你能想到的手术场景，它全包了。
实测效果咋样？
Demo 的体验设计非常友好：界面核心模块清晰；支持上传手术视频文件。
你可以上传自己的医疗视频，也可以用预置示例直接测试。
我尝试用示例的腹腔镜胆囊切除术视频，测试了三个临床核心维度，并对比了通用大模型（GPT-5.4、Gemini-3.1、某国产大模型）和 uAI Nexus MedVLM 的输出差异。
定量实测的数据太残暴了！手术安全评估：准确率 89.7%。
啥概念？GPT-5.4 只有 16.4%，Gemini-3.1 是 24.2%，某国产大模型是 30.9%。
也就是说，uAI Nexus MedVLM 的准确率是 GPT-5.4 的近 5.5 倍，是 Gemini-3.1 的 3.7 倍，是国产大模型的近 3 倍。
时空动作定位：uAI Nexus MedVLM 的 mIoU 是 Gemini-3.1 的 3.2 倍，是国产大模型的 3.7 倍，是 GPT-5.4 的 47 倍，
视频报告生成（5 分制）：uAI Nexus MedVLM 拿到 4.24 分，GPT-5.4 只有 3.98 分，某国产大模型只有 3.5 分，Gemini-3.1 只有 3.7 分。
而通过MedGRPO 强化学习优化后，相比基座模型，uAI Nexus MedVLM 的器械定位能力提升 14%；手术步骤识别能力暴涨 52%；手术描述质量提升 16%～25%。
uAI Nexus MedVLM 覆盖内镜腔镜手术、开放式手术、机器人手术、护理操作等多类临床场景，涵盖了 8 个手术数据集中的 8 个任务：
视频摘要（VS）、关键安全视野评估（CVS）、下一步操作预测（NAP）、技能评估（SA）、时间动作定位（TAG）、密集视频描述（DVC）、区域级描述（RC）和时空基础化（STG）。
每项任务的表现都超越了 GPT 和 Gemini。
再看定性实测的结果，把一段被标记了绿色框的手术视频发给大模型，让它描述。
输入问题：你是一名专攻微创手术的外科分析专家。这段视频展示了腹腔镜胆囊切除术的内镜画面。请描述 0.0 秒时，边界框内物体的状态，以及在 0.0～29.0 秒时间段内的操作。
标准答案是：钳持续夹持并将胆囊向手术视野的左上方牵拉，提供反向牵引和暴露。
GPT-5.4 这边呢，它只能给出笼统的描述，未能识别出具体器械。
Gemini-3.1 则将工具错误识别为"电凝钩"，描述成了不正确的操作。
某国产大模型：则无法识别出正确的手术操作步骤。
只有 uAI Nexus MedVLM，给出了接近标准答案的描述：
位于左上方的抓钳持续向上并朝中央牵引胆囊，保持张力并为钩子暴露分离平面。
随后，我看了下示例给出的 8 个任务表现，一个比一个令人震撼。
为避免真实手术场景带来的观感不适，我们选取了一段温和的示例视频，内容是护士给患者监测身体指标。
视频涵盖了护士查看血压计、查看体温计、护理记录、洗手、测量血压、测量体温、脉搏测量、呼吸测量等工作。
现在，我们随机考察 8 个任务中的一个，比如「时间动作定位」。
输入问题：脉搏测量动作发生在什么时间？
标准答案是：46.0-61.8seconds。
模型给出的预测是：43.0-65.0seconds。前后误差不超过 4 秒，且正确答案就在预测范围内。
为什么手术视频是 AI 最难啃的骨头？
在 AI 医疗领域，将 AI 用于影像辅助诊断、病历书写、质控管理等场景早已不是新鲜事，在不少医院已经落地。
但有一个方向，至今仍是公认的"无人区"，那就是手术视频理解。
之前没人敢碰，为啥？三重地狱级难度，和静态影像完全不是一个量级：
第一关：数据极难获取。临床手术视频涉及患者隐私与医学伦理，获取本身就困难重重。
即便拿到了原始视频，你让专业医生逐帧标注？成本高到可以劝退 99% 的团队。
第二关：没有统一评测标准。这是行业里一个很尴尬的现实：各家用自己的数据集、自己的指标，模型效果根本没法横向比较。
你说你强，他说他强，谁说了都不算，严重阻碍整个赛道的发展。
第三关：任务本身极端复杂。手术视频的难就难在对空间、时序、语义的理解要高度专业。
比如，它需要精准识别毫米级的器械位置和解剖结构。稍微偏一点，可能就认错了。
而且胆囊得先分离再切除，不能反过来。AI 如果看不懂时序，就根本无法理解手术进程。
各种约束叠加，再顶级的模型也只能歇菜。
但现在，这个无人区被 uAI Nexus MedVLM一脚踩穿。
它不只是"炫技"，是真的能救命。
好了，说点实际的。这模型具体能干嘛？
术前：分析主刀老师上万台手术视频，挖掘临床规律、辅助优化方案。
想象你是一位刚站上手术台的临床医生，即将做一台胆结石微创手术。
以前你只能靠记忆和经验；现在 AI 把成千上万台顶级专家的手术经验沉淀下来，相当于有了最强的大脑，来辅助你完成这台手术。
术中：在分离胆囊管、显露安全视野等关键步骤，实时给出指引；对违规操作、动作偏差进行毫秒级预警，成为你的 "第三只眼"。
术后：自动完成总结与结构化记录，这通常会占用医生大量时间，但现在，一键生成标准化报告。这台手术的经验，也能成为下一位医生的"决策依据"。
手术质控、术中安全、报告自动化、医学教学…… uAI Nexus MedVLM 的价值，远不止于技术突破。
在中国，优质医疗资源集中在三甲医院，基层医院医生成长周期长、手术经验积累慢。
而 uAI Nexus MedVLM 可以把顶级专家的手术经验"沉淀"下来，基层医院的医生也能获得"专家级"的术中辅助。
这或许才是 AI 真正理解手术视频的意义所在。
全球开发者，新机遇来了
这次发布，最值得关注的不仅是 uAI Nexus MedVLM 本身。
开发这一模型的背后玩家联影智能（联影集团旗下一家专注于 AI 医疗的创新公司），首次向全球开源大规模高质量医疗视频标注数据和模型，并提供了一个更具可比性的评测基准。
这意味着什么？终于有了一个手术视频理解垂直领域的"全球公共测评体系"了。
以前，各家模型各说各话，效果没法比。
现在，拉出来在同一个数据集上跑一跑，谁强谁弱，一目了然。
而这，还只是开始。
这支研发团队不想唱独角戏，上线了医疗视频理解大模型榜单，面向全世界开发者发出挑战。
这是一个综合基准测试，用于评估视频语言模型在医疗和外科视频理解方面的表现。
开发者可提交自有模型结果，由系统基于标准自动评分，形成动态更新的统一排行榜。
当全球开发者都能下载模型、使用数据集、上传自己的成果时，看谁能把对医疗视频理解的能力边界，再往前推一步了。
这个过程中，医生上传的罕见病例、复杂手术视频，尤其是现有模型表现不足的案例，都会成为极为珍贵的真实数据，持续驱动技术迭代。
医疗视频 AI 正在迎来面向全球开发者的黄金时代。
未来，uAI Nexus MedVLM 将与具身智能融合，完善感知 - 推理 - 执行的能力闭环。从手术室拓展到更多临床场景，推动医疗全流程智能化。
数据开放、模型共享、全球协同……这条路，才刚刚开始。
开发者们，是时候上车了～
彩蛋：链接在此，请自取
1. 在线 Demo: https://huggingface.co/spaces/UII-AI/MedGRPO-Demo
2. 推理代码 : https://github.com/UII-AI/MedGRPO-Code
3.MedVidBench 数据集： https://huggingface.co/datasets/UII-AI/MedVidBench
4. 公开榜单 : https://huggingface.co/spaces/UII-AI/MedVidBench-Leaderboard
5. 论文 : https://arxiv.org/abs/2512.06581
6. 项目介绍：https://uii-ai.github.io/MedGRPO/
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— 完 —
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