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连云港市(东海县、连云区、灌云县、赣榆区、海州区、灌南县)
鹤岗市(绥滨县、东山区、萝北县、南山区、向阳区、工农区、兴安区、兴山区)
南宁市(西乡塘区、武鸣区、马山县、邕宁区、兴宁区、隆安县、青秀区、宾阳县、横州市、良庆区、江南区、上林县)
合肥市(包河区、蜀山区、瑶海区、巢湖市、长丰县、庐江县、肥西县、肥东县、庐阳区)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、乌兰县、格尔木市、都兰县、茫崖市、天峻县)
贵阳市(南明区、花溪区、开阳县、乌当区、修文县、白云区、观山湖区、息烽县、清镇市、云岩区)
乌鲁木齐市(水磨沟区、头屯河区、天山区、沙依巴克区、达坂城区、乌鲁木齐县、米东区、新市区)
新乡市(新乡县、凤泉区、延津县、获嘉县、辉县市、牧野区、封丘县、卫辉市、长垣市、原阳县、红旗区、卫滨区)
成都市(彭州市、青羊区、双流区、郫都区、成华区、金堂县、金牛区、锦江区、温江区、蒲江县、龙泉驿区、新津区、武侯区、青白江区、新都区、都江堰市、邛崃市、简阳市、崇州市、大邑县)
岳阳市(华容县、临湘市、平江县、君山区、汨罗市、岳阳县、云溪区、岳阳楼区、湘阴县)
德州市(庆云县、武城县、乐陵市、临邑县、德城区、宁津县、陵城区、平原县、齐河县、禹城市、夏津县)
绍兴市(越城区、诸暨市、嵊州市、柯桥区、新昌县、上虞区)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)
朔州市(山阴县、应县、朔城区、怀仁市、平鲁区、右玉县)
吴忠市(利通区、红寺堡区、盐池县、同心县、青铜峡市)
大庆市(林甸县、红岗区、肇州县、大同区、龙凤区、肇源县、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区)
临沂市(兰陵县、罗庄区、蒙阴县、郯城县、费县、临沭县、沂南县、河东区、沂水县、平邑县、兰山区、莒南县)
宁德市(周宁县、福安市、屏南县、福鼎市、蕉城区、霞浦县、寿宁县、柘荣县、古田县)
达州市(开江县、渠县、万源市、大竹县、宣汉县、达川区、通川区)
通化市(东昌区、柳河县、辉南县、梅河口市、集安市、通化县、二道江区)
秦皇岛市(山海关区、海港区、北戴河区、昌黎县、青龙满族自治县、抚宁区、卢龙县)
宿迁市(沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿城区、宿豫区)
铜陵市(枞阳县、义安区、郊区、铜官区)
临沧市(耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、临翔区、沧源佤族自治县、云县、镇康县、凤庆县)
荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、东宝区、京山市)
保山市(腾冲市、龙陵县、昌宁县、隆阳区、施甸县)
丹东市(宽甸满族自治县、振安区、东港市、元宝区、振兴区、凤城市)
朝阳市(北票市、建平县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、双塔区、龙城区)
泰安市(东平县、泰山区、新泰市、宁阳县、岱岳区、肥城市)
抚顺市(望花区、新抚区、抚顺县、新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区、顺城区)
佳木斯市(向阳区、前进区、富锦市、桦川县、郊区、东风区、汤原县、同江市、桦南县、抚远市)
烟台市(福山区、芝罘区、莱山区、蓬莱区、牟平区、招远市、海阳市、莱阳市、栖霞市、莱州市、龙口市)
淄博市(周村区、桓台县、沂源县、淄川区、临淄区、高青县、博山区、张店区)
南京市(玄武区、秦淮区、高淳区、栖霞区、溧水区、江宁区、雨花台区、六合区、建邺区、鼓楼区、浦口区)
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南阳市(社旗县、方城县、西峡县、唐河县、邓州市、宛城区、卧龙区、桐柏县、南召县、镇平县、新野县、淅川县、内乡县)
安康市(平利县、白河县、岚皋县、宁陕县、汉阴县、镇坪县、石泉县、汉滨区、紫阳县、旬阳市)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、贞丰县、兴义市、普安县、册亨县、安龙县、望谟县、兴仁市)
衢州市(柯城区、衢江区、开化县、龙游县、江山市、常山县)
铜仁市(思南县、万山区、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、碧江区、德江县、石阡县、玉屏侗族自治县、江口县)
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济源市
梧州市(蒙山县、苍梧县、龙圩区、万秀区、岑溪市、藤县、长洲区)
怀化市(通道侗族自治县、会同县、溆浦县、中方县、沅陵县、辰溪县、芷江侗族自治县、洪江市、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、鹤城区)
威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)
太原市(万柏林区、小店区、阳曲县、清徐县、晋源区、古交市、娄烦县、迎泽区、尖草坪区、杏花岭区)
惠州市(惠东县、惠阳区、龙门县、博罗县、惠城区)
开封市(兰考县、祥符区、禹王台区、尉氏县、顺河回族区、杞县、通许县、龙亭区、鼓楼区)
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广元市(剑阁县、朝天区、苍溪县、昭化区、利州区、青川县、旺苍县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
昌吉回族自治州(奇台县、呼图壁县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、阜康市、吉木萨尔县、玛纳斯县)
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延边朝鲜族自治州(安图县、图们市、和龙市、龙井市、延吉市、汪清县、敦化市、珲春市)
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巴彦淖尔市(乌拉特中旗、临河区、乌拉特前旗、五原县、磴口县、杭锦后旗、乌拉特后旗)
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武威市(凉州区、天祝藏族自治县、民勤县、古浪县)
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石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
廊坊市(大厂回族自治县、文安县、大城县、香河县、广阳区、霸州市、安次区、固安县、三河市、永清县)
◎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”。
新闻结尾
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