IVA：本地部署小模型基因变异解读工具发布

Santoni 等研究团队发布基因变异解读工具 IVA，在本地基础设施上从 13 个小语言模型中选出 Qwen3.5-9B 驱动，源码以 AGPL v3.0 开源。在 150 道遗传学选择题基准上，Qwen3.5-9B 平均准确率 0.81，低于 1.6 万亿参数云端模型的 0.89。 研究在单张 GPU 上评测了合成场景、16 个 trio 和 327 例视觉障碍单例病例。研究团队称，因输出不具确定性，仍需分析师复核与前瞻性多中心验证；CHUV 与 Jules-Gonin 队列的患者数据因含可识别遗传信息不予共享。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。