中文摘要: 目的：比较分析六种大语言模型在医院感染知识问答中的表现，为进一步研究和应用提供参考。方法：构建涵盖基本概念、清洁与消毒、隔离、职业暴露、医院感染诊断和开放式问题的非现实问答数据集，选取豆包、讯飞星火、Kimi、DeepSeekR1、文心一言3.5和通义千问2.5六种大语言模型，采用盲法和李克特量表评估大语言模型的准确性和完整性。结果：大语言模型在医院感染知识问答中表现出色，准确率94.20%，完整率92.03%。不同大语言模型之间准确率（χ2=11.64，P < 0.05）和完整率（χ2=15.43，P < 0.05）均存在差异。DeepSeekR1和Kimi相对表现较好，讯飞星火稍显不足。在“开放式题目”问答中表现较好，不仅回答准确，且能够提供额外的超出预期的内容。而在“清洁与消毒”“职业暴露”准确性，“医院感染诊断”“清洁与消毒”完整性方面相对欠缺。结论：大语言模型在医院感染知识问答中具备应用潜力。未来应进一步研究和应用大语言模型赋能医院感染防控。