Sakana Namazu 接入医生循证检索工具 Evidence Finder

Sakana AI 开发的日本规格 LLM「Sakana Namazu」已被面向医生的证据检索工具「Evidence Finder」采用。Evidence Finder 是由从事医疗 AI 的 Iris 株式会社提供的服务。

为医生提供快速抵达证据的路径

在医疗现场，从每日更新的论文和诊疗指南中寻找、阅读并比较所需知识是不可或缺的工作。然而，以诊疗为本职的医生能够用于文献调查的时间十分有限。

Evidence Finder 是一项针对医生提问，从 PubMed 等数据库中检索文献，并在明确标注引用来源的同时生成回答的服务。它具备自动验证 AI 所引用文献真实性的 Verify 功能，旨在帮助医生快速抵达一次文献。

Iris 的医疗知识 × Sakana Namazu 的日语能力

在本次合作中，将 Iris 积累的检索与验证算法与 Sakana Namazu 的 LLM 技术相结合。

针对医生的提问，由 Iris 独有的算法筛选相关文献，而对这些文献进行比较、整合并生成回答的部分则由 Namazu 承担。由此，Sakana Namazu 以自然的形式被嵌入到「让医生快速抵达可信一次文献」这一工作流程中。

本次采用是评估 Sakana Namazu 的日语回答能力以及后文所述医疗领域性能的结果。

「Evidence Finder」的回答界面

在医师国家考试中取得 96.4% 的正确率

要正确回答医学问题，除了专业知识与推理能力外，还需要准确理解日语提问的意图，并以医生易于确认的形式进行整理的能力。

使用 Sakana Namazu 的 Evidence Finder 评估用模型，在 2026 年 2 月第 120 回医师国家考试中取得了 96.4% 的正确率。据 Iris 公司称，这相当于经济产业省 GENIAC 指定的国产基础模型中（在已公开的范围内）的最高得分（※）。

国家考试成绩终究只体现知识与推理能力的一个侧面，并不直接代表临床现场的有用性。然而，在此类结果之外，通过实际回答的定性评估认可了其在实务中的有用性，因此 Evidence Finder 得以采用 Namazu。

※ 截至 2026 年 9 月 1 日，Iris 株式会社调查。针对经济产业省 GENIAC 指定的国产基础模型，比较各公司公开资料等中可确认的第 118 回以后医师国家考试的评估结果。

Sakana Namazu：在保持能力的同时适应日本

对高性能开放模型进行面向日语的追加学习时，既有知识与推理能力丧失的「灾难性遗忘（catastrophic forgetting）」以及对特定任务的过度优化往往成为问题。Namazu 通过独有的事后学习技术解决了这些课题，在主要基准测试上维持基础模型的推理、知识与编码能力的同时，强化了对日语及日本文化、业务语境的适应与中立回答能力。

现行的 Sakana Namazu 维持了基础模型所具备的数学推理、一般知识与推理、编码性能。在此基础上，在日语指令遵循、翻译、日本固有语境相关的评估中超过了基础模型。

我们追求的不是单纯的日语优秀模型，而是将世界优秀开放模型的能力以可在日本使用的形式呈现。同时，我们也在推进国内推理闭环的基础设施建设，包括数据处理与运用在内，打造日本企业和组织易于选择的 AI 基础。

结语：将 Sakana Namazu 应用于专业业务

需要符合日语及日本语境处理的领域并不限于医疗。人事、市场营销、客户支持、内部调查等，基于日本制度与商业习惯的业务多种多样。Namazu 尤其擅长的是准确理解日语指令与资料，并从信息检索到整理、说明一贯执行的业务。

此类业务会反复发生，因此质量与成本的兼顾也很重要。我们希望成为那些希望在不损害服务体验的前提下引入 AI 的经营者们的最佳选择。

在扩大应用范围方面，关键在于与各领域专家及服务提供者的协作。从实际使用中获得的见解被共享，进而催生下一个用例。我们将支持形成这种循环的社区，不断扩大 Namazu 的应用领域。

正在考虑在各行业引入 AI 的各位，欢迎通过此处随时咨询。

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