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吉林市(桦甸市、舒兰市、船营区、磐石市、永吉县、龙潭区、昌邑区、蛟河市、丰满区)








蚌埠市(五河县、固镇县、淮上区、怀远县、龙子湖区、禹会区、蚌山区)








鹤壁市(鹤山区、淇县、浚县、淇滨区、山城区)








遂宁市(船山区、蓬溪县、安居区、射洪市、大英县)  澳门特别行政区








淄博市(博山区、临淄区、张店区、桓台县、周村区、高青县、沂源县、淄川区)








邵阳市(新邵县、隆回县、城步苗族自治县、新宁县、武冈市、北塔区、大祥区、绥宁县、邵东市、双清区、邵阳县、洞口县)








雅安市(雨城区、荥经县、宝兴县、天全县、汉源县、石棉县、名山区、芦山县)








枣庄市(台儿庄区、滕州市、山亭区、薛城区、峄城区、市中区)  益阳市(资阳区、南县、桃江县、沅江市、安化县、赫山区)








安阳市(龙安区、林州市、安阳县、汤阴县、滑县、北关区、内黄县、文峰区、殷都区)








凉山彝族自治州(木里藏族自治县、普格县、美姑县、雷波县、西昌市、德昌县、会理市、冕宁县、喜德县、布拖县、昭觉县、会东县、金阳县、甘洛县、宁南县、盐源县、越西县)








广安市(前锋区、武胜县、岳池县、邻水县、华蓥市、广安区)








苏州市(常熟市、昆山市、虎丘区、吴江区、太仓市、吴中区、相城区、姑苏区、张家港市)








阿里地区(日土县、普兰县、革吉县、措勤县、札达县、噶尔县、改则县)








丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县、永胜县)








合肥市(肥东县、巢湖市、包河区、长丰县、蜀山区、庐阳区、瑶海区、肥西县、庐江县)








鞍山市(千山区、台安县、海城市、铁西区、铁东区、立山区、岫岩满族自治县)








新余市(渝水区、分宜县)








通化市(东昌区、集安市、通化县、二道江区、辉南县、柳河县、梅河口市)








张掖市(高台县、临泽县、民乐县、山丹县、甘州区、肃南裕固族自治县)








酒泉市(玉门市、肃北蒙古族自治县、金塔县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、瓜州县)








中山市








扬州市(宝应县、高邮市、仪征市、广陵区、邗江区、江都区)








湛江市(廉江市、雷州市、麻章区、坡头区、霞山区、徐闻县、赤坎区、吴川市、遂溪县)








阜新市(细河区、海州区、清河门区、新邱区、阜新蒙古族自治县、彰武县、太平区)








温州市(永嘉县、瓯海区、龙湾区、鹿城区、文成县、洞头区、乐清市、苍南县、平阳县、龙港市、泰顺县、瑞安市)








云浮市(云安区、罗定市、云城区、郁南县、新兴县)








江门市(恩平市、蓬江区、新会区、开平市、鹤山市、江海区、台山市)
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榆林市(神木市、清涧县、靖边县、佳县、米脂县、吴堡县、子洲县、榆阳区、府谷县、绥德县、定边县、横山区)








阿勒泰地区(青河县、福海县、阿勒泰市、布尔津县、哈巴河县、吉木乃县、富蕴县)








梅州市(梅县区、平远县、梅江区、大埔县、丰顺县、兴宁市、蕉岭县、五华县)








哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)  镇江市(句容市、京口区、丹徒区、扬中市、丹阳市、润州区)








阿坝藏族羌族自治州(茂县、汶川县、阿坝县、壤塘县、马尔康市、理县、若尔盖县、小金县、松潘县、黑水县、红原县、九寨沟县、金川县)








伊春市(金林区、乌翠区、铁力市、伊美区、丰林县、汤旺县、南岔县、嘉荫县、友好区、大箐山县)








资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)








鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)  巴中市(巴州区、平昌县、南江县、恩阳区、通江县)








南平市(延平区、顺昌县、建阳区、光泽县、武夷山市、松溪县、邵武市、建瓯市、浦城县、政和县)








红河哈尼族彝族自治州(金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、石屏县、个旧市、绿春县、河口瑶族自治县、红河县、开远市、建水县、蒙自市、屏边苗族自治县、弥勒市、元阳县)








果洛藏族自治州(甘德县、达日县、久治县、玛沁县、班玛县、玛多县)郑州市(管城回族区、中原区、中牟县、巩义市、新密市、金水区、新郑市、登封市、二七区、惠济区、荥阳市、上街区)








韶关市(乐昌市、武江区、新丰县、曲江区、仁化县、浈江区、翁源县、始兴县、南雄市、乳源瑶族自治县)








孝感市(大悟县、安陆市、应城市、孝昌县、云梦县、孝南区、汉川市)








延安市(志丹县、甘泉县、黄陵县、黄龙县、宜川县、子长市、安塞区、富县、洛川县、吴起县、宝塔区、延川县、延长县)








盐城市(射阳县、阜宁县、盐都区、建湖县、大丰区、东台市、响水县、滨海县、亭湖区)








赣州市(上犹县、石城县、安远县、于都县、章贡区、信丰县、崇义县、赣县区、定南县、寻乌县、兴国县、大余县、全南县、南康区、宁都县、会昌县、龙南市、瑞金市)








七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)








临夏回族自治州(康乐县、东乡族自治县、和政县、临夏市、临夏县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县)








金昌市(金川区、永昌县)








保定市(顺平县、高碑店市、雄县、涞源县、涿州市、定州市、易县、唐县、蠡县、容城县、安新县、徐水区、望都县、莲池区、曲阳县、安国市、竞秀区、清苑区、高阳县、涞水县、博野县、阜平县、满城区、定兴县)








石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)








平顶山市(石龙区、舞钢市、湛河区、鲁山县、叶县、宝丰县、新华区、汝州市、卫东区、郏县)








乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、达坂城区、头屯河区、水磨沟区、米东区、新市区、沙依巴克区、天山区)








六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)








六安市(霍山县、霍邱县、叶集区、舒城县、裕安区、金安区、金寨县)








汉中市(略阳县、城固县、西乡县、留坝县、镇巴县、汉台区、南郑区、宁强县、洋县、佛坪县、勉县)








张家界市(武陵源区、慈利县、永定区、桑植县)

◎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”。

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