Awesome-TCM-LLM

一站收集中医大模型、数据与专利，快速找资源

Awesome-TCM-LLM 是一个面向中医垂直领域的大模型资源合集，系统整理了开源中医大模型、训练与评测数据集、行业新闻以及相关专利信息。它解决的是中医 AI 研究中资料分散、模型与数据难以检索的问题，把散落在论文、GitHub、新闻和专利库里的资源集中到一处。核心能力包括：按类别汇总中医 LLM 项目与权重链接，整理可用于微调或评测的中医语料与问答数据集，跟踪中医大模型领域的最新动态，并收录相关专利线索，方便研究者快速定位可用资源。项目以 Python 维护，标签覆盖中文、数据集、LLM、医疗、新闻、专利、中医，适合作为中医智能化研究的入口索引。

开源 free 行业应用

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 108

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类行业应用

开发团队tyang816

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/tyang816/Awesome-TCM-LLM

定价模式free

价格说明开源免费，无商业定价信息

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型chinese,dataset,llm,medical,news,patents,tcm

GitHub 星标★ 108

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-10-04 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-15

浏览次数0

使用教程

核心亮点

把中医 LLM、数据集、新闻、专利四类资源集中索引，省去跨平台检索成本
覆盖中文医疗与中医垂直场景，对做领域微调和评测的人有直接参考价值
以合集形式持续更新，方便跟踪中医大模型方向的最新进展

不足之处

项目早期、星标较少，收录完整度和更新频率有待观察
以链接汇总为主，缺少对数据质量、模型效果的横向评测与筛选标准

适用场景

中医 AI 研究者调研领域现有模型与数据集
医疗 NLP 团队为中医问答或辨证模型挑选微调语料
行业分析人员跟踪中医大模型动态与专利布局

替代项目

Awesome-LLM、Awesome-Healthcare-LLM

项目介绍

Awesome-TCM-LLM 是一个行业应用领域的开源项目，官方简介：开源中医大模型、数据、新闻、专利合集 (Open-source Traditional Chinese Medical Large Language Models, Datasets, News and Patents hub.)。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 107 星标。

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