2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 正式发布并开源 V4 预览版。发布当周，和仁科技 MindHub AI 中台已完成对 V4 的原生适配，覆盖模型推理、上下文工程与医院侧合规链路。客户医院无需更换中台或进行业务侧二次开发，仅在管理后台切换模型版本即可获得 V4 能力。

01 DeepSeek V4：四项关键能力

V4 包含 V4-Pro（1.6T 参数 / 49B 激活）与 V4-Flash（284B 参数 / 13B 激活）两款模型。其中四项升级，对医疗场景具有显著适用性。

百万 token 长上下文。上下文窗口由 128K 扩展至 1M tokens，输出长度上限 384K，使模型首次具备一次性读取完整住院病程档案的工程可行性。

DSA 稀疏注意力 + Token 维度压缩。新型注意力机制在长上下文条件下显著降低算力与显存开销，直接决定医院私有化部署与多并发推理的成本可控性。

思考 / 非思考双模式。同一模型可按任务切换：复杂临床决策走思考模式（支持 reasoning_effort 参数），日常结构化抽取走非思考模式，兼顾质量与吞吐。

Agent 能力与国产算力。V4-Pro 在 Agentic Coding 评测达到开源 SOTA，数学/STEM/代码推理比肩世界顶级闭源模型；同步原生支持华为昇腾超节点，完整契合医院信创合规要求。

02和仁 MindHub：自研医疗 AI 应用开发平台

MindHub 定位为医院智能底座与各类临床、管理场景之间的核心引擎，与和仁自有 HIS 系统在同一技术体系下协同设计。其核心能力可归纳为四项。

临床上下文工程

引入双重上下文重构（Dual-Context Reconstruction）：自动聚合电子病历、历史医嘱、检验检查与过敏史构建患者全息画像，同步识别当前医生的科室、职称与诊疗习惯。模型由此摆脱通用回答模式，输出与具体患者、具体医生高度相关的诊疗建议。

积木式低代码构建

支持可视化工作流与智能体编排，临床专家亦可通过拖拽完成数据获取、模型推理与信息处理的串联。智能体与工作流可一键封装为标准 API，对现有医疗业务系统实现零侵入式赋能，叠加 RAG 多格式知识库与提示词版本管理，构成可持续迭代的"医学大脑"。

数据孤岛深度融合

将分散于 HIS、PACS、LIS 的多源数据深度整合，提供 HTTP 标准接口、数据库直连、模型上下文协议（MCP）三种对接方式。其中 MCP 将常用数据操作封装为标准化工具，实现智能体侧的"即插即用"。

安全可控的部署调度

基于场景的灵活调度策略：本地化部署承接病历解析、影像分析等高敏感任务，数据院内闭环；云端 API承接患者端小程序、健康科普等低敏感场景；混合模式结合云端通用能力与本地安全存储。每一次模型调用均完成身份标识、调用审计与数据脱敏，形成可回溯的全链路日志。

03V4 × MindHub：模型能力 × 工程闭环

基础模型的能力跃迁，需要工程化中台才能稳定抵达临床。V4 与 MindHub 在四项能力上形成了清晰的对应。

一线医护能感受到的具体变化

对一线医生与护士而言，V4 的升级并非后台参数的变化，而是工作台体验的可感知跃迁——具体可归纳为四个方向：

响应更快。非思考模式让结构化文书与常规咨询从几秒等待转为即时生成，文书闭环的总耗时显著缩短。

记忆更全。1M 长上下文让 AI 一次性读懂患者从首次就诊到本次入院的全部记录，建议不再"漏读"关键既往史与历次用药。

推理更深。思考模式与 reasoning_effort 参数，使 AI 在疑难病例上从"列出可能性"升级为"逐步给出依据"，鉴别诊断与用药决策更具临床说服力。

执行完整。Agent 能力让 AI 独立完成多步骤工作流（如整份病案的多规则联审），无需医生反复拆解、追问。

这些变化共同指向一个方向：AI 在医院的角色，正从"随手可查的工具"走向"能托付一段流程的助手"。落到具体的高频场景上，体验改变如下：

上述变化的共同特征是：医生与护士不需要学习新工具、不需要适应新流程，原有的工作台界面、原有的操作习惯保持不变——升级的是 AI 给出的回答质量、响应速度，与可承担任务的复杂度。

差异化壁垒

MindHub 是行业内极少数从底层架构到上层应用全栈自研的医疗 AI 中台，并与和仁自有 HIS 系统同源协同。模型路由、上下文工程、Agent 编排与合规链路全部由和仁自研团队完成，因此每一次基础模型升级均可独立完成对接，不受上游版本节奏制约。

相关核心设计已转化为受保护的知识产权：3 项软件著作权 + 3 项发明专利，覆盖医疗大模型路由、长上下文病历调度与 AI 安全合规链路等关键环节。

落地成果

和仁科技深耕医疗信息化十余年，服务超过 300 余家医疗机构。MindHub AI 中台是和仁科技对"医院如何稳健承接每一代大模型"这一行业课题给出的工程化解决方案。

DeepSeek V4 的原生适配，是和仁与国产大模型生态共建路径上的又一次同行。

基础模型的进化以季度计，医院信息化的稳健以十年计。MindHub AI 中台，正是这两种节奏之间的工程桥梁——让每一次国产模型的跃迁真正赋能中国医生工作台上的每一次效率提升、中国患者就医过程中的每一次体验改善。