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衢州市(衢江区、龙游县、江山市、柯城区、常山县、开化县)
舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县、定海区)
韶关市(仁化县、南雄市、曲江区、始兴县、新丰县、武江区、乐昌市、浈江区、乳源瑶族自治县、翁源县)
通化市(梅河口市、辉南县、柳河县、集安市、通化县、二道江区、东昌区)
漯河市(源汇区、召陵区、郾城区、舞阳县、临颍县)
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惠州市(惠城区、惠东县、惠阳区、龙门县、博罗县)
株洲市(茶陵县、荷塘区、芦淞区、炎陵县、天元区、石峰区、醴陵市、渌口区、攸县)
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扬州市(江都区、广陵区、仪征市、高邮市、邗江区、宝应县)
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温州市(平阳县、洞头区、文成县、乐清市、泰顺县、苍南县、瑞安市、龙湾区、鹿城区、永嘉县、龙港市、瓯海区)
日照市(岚山区、莒县、五莲县、东港区)
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海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)
黄冈市(浠水县、团风县、蕲春县、红安县、黄梅县、罗田县、武穴市、黄州区、麻城市、英山县)
兰州市(安宁区、西固区、榆中县、城关区、永登县、七里河区、皋兰县、红古区)
张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)
鸡西市(鸡冠区、密山市、滴道区、城子河区、麻山区、梨树区、鸡东县、恒山区、虎林市)
阜新市(太平区、细河区、清河门区、阜新蒙古族自治县、海州区、彰武县、新邱区)
苏州市(吴江区、姑苏区、吴中区、张家港市、太仓市、昆山市、相城区、常熟市、虎丘区)
白山市(临江市、靖宇县、长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、浑江区)
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晋中市(左权县、介休市、太谷区、榆社县、和顺县、榆次区、灵石县、寿阳县、祁县、昔阳县、平遥县)
马鞍山市(花山区、博望区、和县、当涂县、含山县、雨山区)
贵港市(覃塘区、平南县、桂平市、港南区、港北区)
广西壮族自治区
玉树藏族自治州(玉树市、杂多县、称多县、曲麻莱县、囊谦县、治多县)
嘉兴市(南湖区、嘉善县、海盐县、桐乡市、海宁市、秀洲区、平湖市)
玉林市(博白县、容县、玉州区、陆川县、福绵区、兴业县、北流市)
衡阳市(耒阳市、南岳区、衡山县、常宁市、衡南县、石鼓区、珠晖区、衡东县、雁峰区、祁东县、蒸湘区、衡阳县)
威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)
莆田市(秀屿区、仙游县、荔城区、城厢区、涵江区)
锦州市(古塔区、黑山县、凌河区、义县、太和区、北镇市、凌海市)
三明市(建宁县、泰宁县、尤溪县、宁化县、清流县、明溪县、沙县区、大田县、永安市、三元区、将乐县)
广元市(昭化区、剑阁县、朝天区、旺苍县、青川县、苍溪县、利州区)
青岛市(即墨区、城阳区、胶州市、黄岛区、市北区、李沧区、莱西市、市南区、崂山区、平度市)
东营市(利津县、广饶县、垦利区、东营区、河口区)
和田地区(于田县、皮山县、民丰县、和田市、洛浦县、墨玉县、和田县、策勒县)
景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
白城市(通榆县、洮北区、大安市、镇赉县、洮南市)
宣城市(广德市、泾县、宣州区、郎溪县、宁国市、旌德县、绩溪县)
吴忠市(盐池县、红寺堡区、利通区、同心县、青铜峡市)
哈尔滨市(五常市、松北区、延寿县、通河县、宾县、木兰县、尚志市、平房区、呼兰区、依兰县、道外区、巴彦县、阿城区、双城区、南岗区、方正县、道里区、香坊区)
雅安市(宝兴县、汉源县、天全县、芦山县、石棉县、荥经县、名山区、雨城区)
本溪市(本溪满族自治县、桓仁满族自治县、南芬区、平山区、溪湖区、明山区)
锡林郭勒盟(正镶白旗、多伦县、锡林浩特市、镶黄旗、太仆寺旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、二连浩特市)
乌兰察布市(兴和县、丰镇市、化德县、察哈尔右翼中旗、四子王旗、察哈尔右翼前旗、凉城县、集宁区、察哈尔右翼后旗、商都县、卓资县)
甘孜藏族自治州(甘孜县、乡城县、色达县、白玉县、泸定县、雅江县、康定市、炉霍县、稻城县、道孚县、巴塘县、理塘县、得荣县、九龙县、德格县、新龙县、石渠县、丹巴县)
绥化市(望奎县、安达市、明水县、青冈县、北林区、肇东市、庆安县、绥棱县、海伦市、兰西县)
忻州市(岢岚县、河曲县、原平市、偏关县、神池县、繁峙县、保德县、代县、五寨县、忻府区、宁武县、静乐县、五台县、定襄县)
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黄石市(下陆区、黄石港区、大冶市、西塞山区、铁山区、阳新县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
金华市(金东区、东阳市、婺城区、武义县、义乌市、磐安县、永康市、浦江县、兰溪市)
来宾市(忻城县、合山市、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县、武宣县)
银川市(贺兰县、灵武市、西夏区、金凤区、兴庆区、永宁县)
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池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)
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乐山市(市中区、五通桥区、井研县、犍为县、沙湾区、夹江县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、金口河区、峨眉山市、沐川县)
广州市(番禺区、越秀区、增城区、从化区、海珠区、白云区、南沙区、天河区、花都区、黄埔区、荔湾区)
成都市(崇州市、蒲江县、龙泉驿区、彭州市、成华区、简阳市、郫都区、双流区、锦江区、新津区、大邑县、青白江区、温江区、武侯区、邛崃市、金堂县、都江堰市、青羊区、新都区、金牛区)
林芝市(巴宜区、波密县、米林市、工布江达县、察隅县、朗县、墨脱县)
阳泉市(城区、矿区、郊区、平定县、盂县)
黑河市(爱辉区、逊克县、嫩江市、孙吴县、五大连池市、北安市)
许昌市(鄢陵县、禹州市、长葛市、建安区、魏都区、襄城县)
绵阳市(安州区、梓潼县、盐亭县、涪城区、平武县、江油市、三台县、游仙区、北川羌族自治县)
济源市
济南市(济阳区、长清区、历城区、历下区、钢城区、市中区、商河县、槐荫区、莱芜区、天桥区、章丘区、平阴县)
永州市(祁阳市、冷水滩区、江华瑶族自治县、道县、蓝山县、双牌县、零陵区、宁远县、新田县、江永县、东安县)
梧州市(蒙山县、藤县、岑溪市、长洲区、龙圩区、苍梧县、万秀区)
鹤岗市(兴山区、萝北县、南山区、向阳区、工农区、兴安区、绥滨县、东山区)
河池市(罗城仫佬族自治县、东兰县、天峨县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、宜州区、巴马瑶族自治县、都安瑶族自治县、南丹县、凤山县、金城江区)
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◎记者孙小程
是向前一步,冲刺AGI(通用人工智能);还是毅然断尾,战略后撤?
自大模型“六小虎”成立以来,类似问题以及衍生出的争议便此起彼伏。其背后实质在于,随着底座大模型成为水、电一样的基础设施后,大模型行业将高度头部化,届时是否还需要这么多的底座大模型企业?
“六小虎”是指在大模型领域表现突出的六家创业公司,包括智谱、月之暗面、百川智能、MiniMax、阶跃星辰和零一万物。2022年末,国外的ChatGPT的一鸣惊人,掀起了国内的大模型创业潮,“六小虎”则在这一时间节点前后相继成立。
“大模型创业的残酷性在于,一旦你没有成为最后留在‘牌桌’上的玩家,那你什么都不会剩下。这是一个赢家通吃的市场,失败者的模型和技术积累难以变现,几乎没有被收购的价值。所以,我们一开始就没有投底座大模型,而是更关注AI应用方向。”一名关注AI行业的投资人向记者分析道。
2025年,DeepSeek的异军突起,对“六小虎”的生态位置形成挤压,行业加速进入“洗牌时刻”。随着行业“淘汰赛”发令枪响,“六小虎”已然开始走向分化,有人朝着AGI义无反顾,持续融资、补血、深耕技术;有人选择掉转船头,把有限的资源聚焦至新的业务方向。在大厂卡位、资本退潮的双重夹击下,“六小虎”能否坚守到底、实现侧翼突围?
智谱、阶跃持续冲刺AGI
近日,一则信息引爆AI圈——智谱正式启动上市辅导,成为“六小虎”中首个冲刺IPO的企业。
此次开启IPO流程的智谱,脱胎于清华大学知识工程实验室,由清华教授唐杰带领团队孵化。企查查数据显示,智谱目前已完成18轮融资,投资方包括高瓴资本、启明创投、君联资本等知名PE\VC,美团、阿里、腾讯等互联网公司,以及北京、杭州、珠海等国资系基金。
智谱也是“六小虎”中,明确AGI目标的企业之一。智谱CEO张鹏近期表示:“我们融了多少钱,拿了多少收益,其实都是AGI道路上的盘缠。所谓盘缠,就是花掉这笔钱只为了通往目的地。”另有投资人分析称,如若在A股成功上市,智谱的“安全垫”会更厚,而从企业基本面和财务状况来看,智谱更有可能向科创板发起冲击。
与智谱并称为“基座双雄”的阶跃星辰,似乎刻意保持低调。公司由微软原全球副总裁姜大昕创立,于2月开源了视频生成模型阶跃Step-Video-T2V,以及语音交互大模型阶跃Step-Audio,在全球开源社区热度颇高。公司将智能终端agent视为大模型技术落地的核心突破点,并重点布局了汽车、手机、具身智能等关键应用场景。
根据姜大昕的规划,阶跃星辰实现AGI的技术路线是“单模态—多模态—多模理解和生成的统一—世界模型—AGI”。从底座模型来看,阶跃星辰是国内为数不多已经形成从理解到生成、从文本到多模态全系列模型矩阵,并坚持预训练、继续冲击AGI的大模型创业公司之一。
百川、零一率先转向
“六小虎”中的百川智能和零一万物已经“转向”,前者选择“Allin”医疗,后者收缩了预训练团队,全面拥抱DeepSeek。值得一提的是,两家公司的创始人均是科技圈的知名人物,且有过创业成功经历,即搜狗公司创始人、前CEO王小川,“创新工场”原董事长兼首席执行官李开复。
4月10日,王小川在全员信中明确表示,将围绕百小应、AI儿科、AI全科、精准医疗四个方向,减少多余的动作,深度思考,坚定不摇摆。熟悉百川智能的AI企业高管分析称,百川智能的现金流相对稳健,并且较早转向垂直行业赛道,有充足空间、资源支撑这一转型。但打造医疗大模型并不轻松,高质量的数据分散在各个科室乃至医生手中,且面临伦理、牌照等方面的挑战。
再看零一万物。据记者了解,零一万物已经不再投入万亿以上超大参数基模,主要做中规模尺寸、性价比高的模型。日前在接受上海证券报等媒体采访时,李开复明确表示,零一万物决定做全面拥抱DeepSeek模型的第一只“小虎”。
至于以何种方式拥抱DeepSeek,零一万物针对DeepSeek在企业落地有部署难、应用难、定制难三大挑战,提供企业级DeepSeek部署定制解决方案,涵盖了DeepSeek模型部署、应用实践以及模型微调工具。李开复透露,面向toB赛道,零一万物今年第一个季度的收入,可以接近去年全年的收入。
此外,“六小虎”中的月之暗面、MiniMax未传出停止预训练的信号,两家公司的产品力更为突出。其中,月之暗面推出的Kimi是“六小虎”中首个全方位破圈的产品,同时该公司也是投流最激进的企业之一。但在DeepSeek爆火后,公司暂缓了投放,Kimi的声浪也逐渐被DeepSeek、豆包、元宝等产品所盖过。
一级市场估值逻辑分化
回归商业层面,所有大模型企业都要面临一个更现实的问题——一级市场的融资越来越难拿。一方面,头部企业的估值“水涨船高”,能够接受高估值、投得起的机构少之又少;另一方面,DeepSeek的突围路径,让业内外意识到靠烧钱、堆参数的模式,本身无法构建护城河。
华兴资本投资银行事业部合伙人徐锟分析称,市场对开源与闭源AI大模型的估值逻辑正在进一步分化。开源模型的估值更依赖于其生态构建能力,其核心价值体现在技术普惠性和生态协同效应上;而闭源模型的估值则更加聚焦于商业落地能力,市场对其场景拓展能力以及财务指标的实现情况提出了更高要求。
留给创业公司的机会,还剩多少?李开复认为,超大模型的预训练都在逐渐寡头化,并且寡头化的程度在不断加大。他预测,中国大模型领域未来将会收敛至DeepSeek、阿里巴巴、字节跳动三家。但也有投资人认为,当前模型技术创新仍存在空间,创业公司并没有“下牌桌”。
新闻结尾
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