このモデルは，正常な細胞はいくつかの段階を経て癌細胞になると仮定する。ある段階から次の段階 $i$ への変化が起きる割合は，$\lambda_i = \alpha_i + \beta_i\ D$ で表せるとする（ $\alpha_i > 0,\ \ \beta_i \geqq 0 ，i = 1, 2, \dots, k$ ）。正常細胞が $k$ 段階全てを経過し癌細胞になる確率は（ 9 ）式のようになる（ $c \gt 0$ ）。

\[ P = 1-\exp\left \{ -\ c\ \prod_{i=1}^k\ (\alpha_i+\beta_i\ D) \right \} \tag{9} \] 　（ 9 ）式の $\{　\}$ 内は $D$ の多項式となるので，（ 10 ）式のようにも表せる（ $b_i \geqq 0$ ）。$k = 1$ の場合にはワンヒットモデルに一致する²⁾。

\[ P = 1-\exp \left ( -\sum_{i=0}^k\ b_i\ D^i \right ) \tag{10} \] 　このモデルは，発癌メカニズムを考慮していることや疫学データにもよく適合することから，現在ではもっともよく使用されている。