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 ## 🎯 简介
 
-**MedGo** 是一个基于 **Qwen2.5-32B** 微调的通用医疗大语言模型，专为临床医学与科研场景设计。模型通过大规模多源医学语料和复杂病例数据增强进行训练，支持医学问答、病历摘要、临床推理、多轮对话和科研文本生成等多任务能力。
+**MedGo** 是一个基于 **Qwen3-32B** 微调的通用医疗大语言模型，专为临床医学与科研场景设计。模型通过大规模多源医学语料和复杂病例数据增强进行训练，支持医学问答、病历摘要、临床推理、多轮对话和科研文本生成等多任务能力。
 
 ### 🌟 核心能力
 
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 | 特性 | 详情 |
 |------|------|
-| **基础架构** | Qwen2.5-32B |
+| **基础架构** | Qwen3-32B |
 | **参数规模** | 32B |
 | **应用领域** | 临床医学、科研辅助、医疗系统集成 |
 | **微调方法** | SFT + Preference Alignment (DPO/KTO) |
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 ## 📊 性能评估
 
-MedGo 在多项医学与综合评测基准上表现优异，在 30B 参数级别模型中具有竞争力：
+MedGo 在多项医学与综合评测基准上表现优异，在 32B 参数级别模型中具有竞争力：
 
 ### 主要基准测试结果
 
@@ -65,7 +65,7 @@ MedGo 在多项医学与综合评测基准上表现优异，在 30B 参数级别
 ![Performance Comparison](./main_results.png)
 
 **性能亮点**：
-- ✅ **平均得分**: 约 70 分（30B 级别模型中表现优异）
+- ✅ **平均得分**: 约 70 分（32B 级别模型中表现优异）
 - ✅ **优势任务**: 临床推理（DiagnosisArena、CME）和多轮医学问答
 - ✅ **平衡能力**: 在医疗语义理解和多任务泛化上表现良好