1. 医疗基础医学评测为什么值得单独跑一遍
「专业知识考试-基础医学」这个类目，覆盖病理生理学、医学免疫学、药理学、系统解剖学、医学统计学等 17 个细分方向，题面是选择题，看起来简单，实际对模型的医学知识密度和推理稳定性要求很高。我拿同一批题去问不同模型，经常出现一种情况：通用对话里表现很稳的模型，一进生物化学与分子生物学就开始编选项，或者把病理学的机制张冠李戴。所以医疗行业做模型选型，不能只看综合榜，得按科目拆开看。
这篇面向的是想复现大模型横评的开发者。核心目标不是再贴一张排行榜截图，而是给你一套能自己跑、能落盘、能对比的评测流程。做法是用 TaoToken 统一 Key 接入多个开源模型，把「专业知识考试-基础医学」的题集批量喂进去，收集答案后和标准答案比对，最后按科目输出得分表。这样你手里的评测结果可追溯，换一批题、换一批模型都能复用。
适合谁：正在做医疗 AI 应用选型的工程同学、想验证开源模型在垂直领域表现的算法同学、以及需要给团队交付一份可复现评测报告的开发者。整条链路我会给出 settings.json 和 config.toml 的配置骨架，再演示批量调用、结果落盘和评分对比三个动作。
2. TaoToken 前置：统一 Key 与模型入口
评测最烦的一步是每个模型一套鉴权、一套 SDK、一套返回格式。开源模型有的走 OpenAI 兼容接口，有的字段命名不一样，写十份适配代码，评测还没开始人已经累了。TaoToken 在这里的作用是提供一个统一的 API 入口，你用同一个 Key 就能请求多个模型，返回结构保持一致，评测脚本只需要维护一份解析逻辑。
接入信息如下：
- 官网地址：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=
- API 基址：https://taotoken.net/api
- 模型对话入口：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite
- API Keys 管理：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite
- 接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite
注意：API 基址不要带 UTM 参数，鉴权请求里只填 https://taotoken.net/api 即可，其余参数是给页面跳转用的。
拿到 Key 之后，先别急着写评测脚本。建议在模型对话页面手动发一道基础医学题，确认返回正常、模型名拼写正确，再进入批量环节。这一步能省掉后面大量「到底是 Key 错了还是模型名错了」的排查时间。
3. 可复制配置：settings.json 与 config.toml 骨架
评测脚本我习惯用 Python 写，配置和代码分离，方便换模型不改逻辑。下面给两份骨架，一份 JSON、一份 TOML，你按自己项目习惯选。
3.1 settings.json 配置骨架
{ "provider": { "name": "taotoken", "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key_env": "TAOTOKEN_API_KEY", "timeout": 60, "max_retries": 3 }, "eval": { "dataset": "data/basic_medicine_17subjects.jsonl", "output_dir": "results/2025-03-27", "subjects": [ "病理生理学", "医学心理学", "生物化学与分子生物学", "细胞生物学", "医学免疫学", "病理学", "医学遗传学", "寄生虫学", "系统解剖学", "生物信息学", "生理学", "药理学", "医学微生物学", "局部解剖学", "组织学与胚胎学", "人体寄生虫学", "医学统计学" ], "concurrency": 4, "temperature": 0.0, "max_tokens": 512 }, "models": [ "deepseek-v3", "qwen2.5-72b-instruct", "llama3.3-70b-instruct", "glm-4-9b-chat" ] }几个参数说明一下。temperature 设 0.0 是为了让选择题输出稳定，减少随机性带来的分数抖动。concurrency 控制并发，别一上来就开 16，容易触发限流，4 到 8 比较稳。max_tokens 给 512 足够，选择题只需要输出选项和简短理由。
3.2 config.toml 配置骨架
如果你用 Rust 或者偏好 TOML，等价配置如下：
[provider] name = "taotoken" base_url = "https://taotoken.net/api" api_key_env = "TAOTOKEN_API_KEY" timeout = 60 max_retries = 3 [eval] dataset = "data/basic_medicine_17subjects.jsonl" output_dir = "results/2025-03-27" concurrency = 4 temperature = 0.0 max_tokens = 512 [eval.subjects] list = [ "病理生理学", "医学心理学", "生物化学与分子生物学", "细胞生物学", "医学免疫学", "病理学", "医学遗传学", "寄生虫学", "系统解剖学", "生物信息学", "生理学", "药理学", "医学微生物学", "局部解剖学", "组织学与胚胎学", "人体寄生虫学", "医学统计学" ] [[models]] name = "deepseek-v3" [[models]] name = "qwen2.5-72b-instruct" [[models]] name = "llama3.3-70b-instruct" [[models]] name = "glm-4-9b-chat"题集格式建议用 JSONL，一行一题，字段包含 subject、question、options、answer。这样流式读取不占内存，断点续跑也方便。
{"subject":"药理学","question":"某药口服后首过效应明显，最可能的原因是？","options":{"A":"药物脂溶性低","B":"肝脏代谢强","C":"肾排泄快","D":"血浆蛋白结合率高"},"answer":"B"}4. 批量调用、结果落盘与评分对比
配置就绪后，核心脚本分三段：读题、请求、评分。下面给一个精简但能跑的 Python 版本。
4.1 批量调用
import os import json import asyncio import httpx API_KEY = os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"] BASE_URL = "https://taotoken.net/api/v1/chat/completions" async def ask_one(client, model, item): prompt = ( f"科目：{item['subject']}\n" f"题目：{item['question']}\n" f"选项：{json.dumps(item['options'], ensure_ascii=False)}\n" "请只输出正确选项字母，格式如：B" ) payload = { "model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "temperature": 0.0, "max_tokens": 16 } headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"} resp = await client.post(BASE_URL, json=payload, headers=headers, timeout=60) resp.raise_for_status() data = resp.json() return data["choices"][0]["message"]["content"].strip() async def run_eval(models, dataset_path, out_dir): os.makedirs(out_dir, exist_ok=True) items = [json.loads(line) for line in open(dataset_path, encoding="utf-8")] async with httpx.AsyncClient() as client: for model in models: results = [] for item in items: try: pred = await ask_one(client, model, item) except Exception as e: pred = f"ERROR:{e}" results.append({**item, "model": model, "pred": pred}) out_file = os.path.join(out_dir, f"{model}.jsonl") with open(out_file, "w", encoding="utf-8") as f: for r in results: f.write(json.dumps(r, ensure_ascii=False) + "\n") print(f"{model} done -> {out_file}") if __name__ == "__main__": models = ["deepseek-v3", "qwen2.5-72b-instruct", "llama3.3-70b-instruct", "glm-4-9b-chat"] asyncio.run(run_eval(models, "data/basic_medicine_17subjects.jsonl", "results/2025-03-27"))这段代码把每个模型的原始输出按行落盘，保留题目、标准答案和预测值。落盘的好处是评分逻辑可以反复改，不用重新请求模型，省钱也省时间。
4.2 评分对比
评分脚本读回 JSONL，按科目聚合正确率：
import json import os from collections import defaultdict def normalize(pred): pred = pred.strip().upper() for ch in "ABCD": if ch in pred: return ch return "?" def score(model_file): subject_stat = defaultdict(lambda: {"total": 0, "correct": 0}) for line in open(model_file, encoding="utf-8"): r = json.loads(line) subj = r["subject"] subject_stat[subj]["total"] += 1 if normalize(r["pred"]) == r["answer"]: subject_stat[subj]["correct"] += 1 return subject_stat def report(out_dir, models): table = {} for m in models: path = os.path.join(out_dir, f"{m}.jsonl") stat = score(path) table[m] = { s: round(v["correct"] / v["total"] * 100, 2) for s, v in stat.items() if v["total"] > 0 } subjects = sorted({s for m in table for s in table[m]}) header = "科目".ljust(24) + "".join(m[:16].ljust(18) for m in models) print(header) for s in subjects: row = s.ljust(24) for m in models: row += f"{table[m].get(s, 0):.2f}".ljust(18) print(row) if __name__ == "__main__": models = ["deepseek-v3", "qwen2.5-72b-instruct", "llama3.3-70b-instruct", "glm-4-9b-chat"] report("results/2025-03-27", models)跑完你会得到一张按科目拆分的正确率表。实测下来，同一模型在医学统计学和医学免疫学上的分差可能超过 20 个百分点，这正是按科目评测的价值——综合分掩盖的短板，拆开就藏不住了。
4.3 结果落盘结构
建议目录这样组织，方便回溯：
results/ 2025-03-27/ deepseek-v3.jsonl qwen2.5-72b-instruct.jsonl llama3.3-70b-instruct.jsonl glm-4-9b-chat.jsonl summary.csvsummary.csv 由评分脚本导出，字段为 model、subject、total、correct、accuracy。这份文件可以直接丢进表格工具画图，也可以作为评测报告的附件。
5. 本篇常见错排查
5.1 401 鉴权失败
最常见的原因是环境变量没生效。检查echo $TAOTOKEN_API_KEY是否有输出，以及请求头是不是Bearer加空格再加 Key。另外确认 base_url 用的是 https://taotoken.net/api，不要手动拼成带 UTM 的地址。
5.2 模型名不存在
模型名要和平台上的标识完全一致，大小写、连字符都不能错。建议先在模型对话页面选一次目标模型，把名称复制出来用。如果返回 404 或 model not found，先核对名称，再确认该模型是否在你的可用范围内。
5.3 返回内容不是选项字母
有些模型会输出「正确答案是 B，因为……」这种长文本。评分脚本里的 normalize 函数就是干这个的，从文本里提取第一个 A/B/C/D。如果模型输出中文选项名，可以在 prompt 里再强调一次「只输出字母」，temperature 保持 0.0。
5.4 并发过高触发限流
报 429 就降 concurrency，从 4 开始试。同时给请求加重试，指数退避，max_retries 设 3 次。批量评测是长任务，稳定比快更重要。
5.5 结果文件为空或截断
多半是脚本中途异常退出。用 JSONL 的好处是每行独立，可以记录已完成的题号，下次从断点继续。落盘时用追加模式，别每次覆盖。
6. 把评测流程固定下来
跑通一次之后，建议把题集、配置、脚本一起放进版本管理。换模型只改 models 列表，换科目只改 subjects 列表，评分逻辑不动。这样每月的模型横评就是一条命令的事，结果可追溯、可对比。
如果你要长期做编码类或 Agent 类的评测任务，可以了解 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite 。单纯验证模型对话效果，直接走模型对话入口更快：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 。接入过程中卡在鉴权或参数上，先翻接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite ，再去 API Keys 页面确认 Key 状态：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite 。
医疗基础医学这 17 个科目，我建议至少每季度重跑一次。模型迭代快，上季度在药理学上翻车的模型，这季度可能就补上了。评测流程搭好，剩下的就是让数据说话。
