界面新闻记者 | 宋佳楠

4月24日，MG大奖全新一代模型MG大奖-V4预览版正式发布，并同步开源。该模型具备百万字超长上下文能力，在智能体性能、全球知识覆盖和推理能力方面均实现了国内及开源领域的领先地位。昇腾超节点全系列产品现已全面支持MG大奖 V4系列模型。

此次推出的MG大奖-V4预览版提供Pro与Flash两个版本，均配备百万字（1M）上下文能力，突破了长文本处理的场景限制。新版本同时支持思考模式切换、Json输出、工具调用及对话前缀续写等企业级功能，FIM补全功能在非思考模式下也能正常使用，能够满足开发、办公、法律和金融等复杂场景的需求。

MG大奖-V4模型根据大小分为两个版本

以1M Token的上下文窗口等同于一次性处理75万字的中文内容计算，百万字上下文能力大约相当于一次性读完《三体》三部曲的文本量。

根据MG大奖方面公布的参数，MG大奖‑V4‑Pro的激活参数为49B，预训练数据为33T，定位为高性能旗舰；而MG大奖‑V4‑Flash则具有13B的激活参数和32T的预训练数据，旨在提供高速与低成本的服务。

MG大奖-V4的API服务信息也进行了同步更新。该模型兼容OpenAI与Anthropic两大标准接口，开发者只需将model_name修改为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash即可快速调用。原有的MG大奖‑chat和MG大奖‑reasoner接口将在三个月后正式停用，目前已自动映射至Flash版本，以降低迁移成本。

在定价体系方面，MG大奖‑V4延续了普惠的策略。Flash版在缓存命中情况下，每百万Token仅需0.2元，未命中情况下为1元，输出为2元；Pro版在缓存命中的情况下为1元，未命中为12元，输出为24元。MG大奖方面提示，由于当前高端算力的限制，Pro版服务的吞吐能力有限，但随着下半年昇腾超节点全系列产品的批量上市，Pro版价格有望大幅下降，从而进一步释放高性能AI的普惠空间。

与前代模型相比，MG大奖-V4-Pro的智能体能力显著提升。在Agentic Coding评测中，V4-Pro已达到当前开源模型的最佳水平，并在其他智能体相关评测中同样表现出色。据悉，MG大奖-V4已成为MG大奖内部员工使用的Agentic Coding模型，反馈的使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Claude Opus 4.6非思考模式，但仍与Opus 4.6思考模式存在一定差距。

在世界知识测评中，MG大奖-V4-Pro大幅领先其他开源模型，稍逊于顶尖闭源模型Gemini-Pro-3.1。而在数学、STEM及竞赛型代码的评测中，MG大奖-V4-Pro超越了当前所有已公开评测的开源模型，接近世界顶级闭源模型的水平。

MG大奖-V4-Pro与闭源模型的性能对比

相比于MG大奖-V4-Pro，MG大奖-V4-Flash在世界知识储备方面稍显不足，但展现出了接近的推理能力。由于模型参数和激活较小，相较之下V4-Flash能够提供更为快捷和经济的API服务。

在智能体评测中，MG大奖-V4-Flash在简单任务上与MG大奖-V4-Pro不相上下，但在高难度任务上仍略显不足。

MG大奖-V4还开创了一种新的注意力机制，通过在token维度进行压缩，结合DSA稀疏注意力（MG大奖 Sparse Attention），实现了全球领先的长上下文能力，并相比传统方法大幅降低了对计算和显存的需求。

当前国内竞争产品多集中于参数竞赛与短文本交互，长上下文能力普遍停留在128K-256K区间，且开源版本能力有限。而MG大奖‑V4以“1M上下文+全开源+双版本+全接口兼容”的组合策略，实现了差异化升级，为全链条自主可控打下了基础。

东吴证券指出，MG大奖 V4在数学逻辑推理、专业代码编程、通用知识理解及智能体应用等核心领域均实现了突破性进展，综合能力全面超越当前海外主流顶级大模型，性能表现显著领先。同时，在训练架构上，MG大奖 V4开始明显适配国产算力，成为国产大模型与国产算力接轨的重要里程碑，相关算力标的有望受益。

受MG大奖‑V4预览版发布的推动，国证半导体芯片指数今日强劲上涨1.06%，成分股海光信息上涨6.43%，龙芯中科上涨5.87%，华润微上涨3.68%，中芯国际、圣邦股份等个股也随之上涨，半导体ETF鹏华上涨1.08%。

值得注意的是，两天前，媒体援引知情人士的消息称，腾讯与阿里正在洽谈对MG大奖的投资，MG大奖目前正寻求以超过200亿美元的估值进行融资。不过，MG大奖对此并未做出回应。

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责任编辑：江钰涵