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石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
枣庄市(薛城区、市中区、山亭区、台儿庄区、峄城区、滕州市)
沧州市(盐山县、运河区、沧县、肃宁县、泊头市、新华区、海兴县、献县、东光县、青县、吴桥县、南皮县、孟村回族自治县、任丘市、河间市、黄骅市) 厦门市(海沧区、思明区、湖里区、同安区、集美区、翔安区)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
唐山市(丰润区、丰南区、乐亭县、路南区、开平区、曹妃甸区、玉田县、遵化市、滦南县、迁安市、古冶区、迁西县、路北区、滦州市)
安康市(镇坪县、宁陕县、紫阳县、岚皋县、汉滨区、平利县、白河县、旬阳市、石泉县、汉阴县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市) 娄底市(冷水江市、涟源市、双峰县、新化县、娄星区)
盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)
马鞍山市(雨山区、博望区、和县、含山县、花山区、当涂县)
金华市(金东区、婺城区、兰溪市、磐安县、浦江县、永康市、东阳市、武义县、义乌市)
凉山彝族自治州(盐源县、甘洛县、昭觉县、喜德县、普格县、布拖县、会理市、会东县、宁南县、越西县、美姑县、金阳县、西昌市、雷波县、木里藏族自治县、德昌县、冕宁县)
呼和浩特市(和林格尔县、托克托县、武川县、赛罕区、回民区、清水河县、玉泉区、新城区、土默特左旗)
天津市(河北区、河东区、河西区、武清区、红桥区、南开区、滨海新区、东丽区、津南区、北辰区、西青区、宝坻区、宁河区、静海区、蓟州区、和平区)
宁德市(福安市、寿宁县、屏南县、霞浦县、柘荣县、周宁县、古田县、福鼎市、蕉城区)
果洛藏族自治州(甘德县、达日县、玛多县、玛沁县、班玛县、久治县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县)
泉州市(金门县、丰泽区、惠安县、鲤城区、安溪县、泉港区、晋江市、石狮市、永春县、德化县、洛江区、南安市)
连云港市(灌南县、灌云县、赣榆区、海州区、连云区、东海县)
北京市(通州区、朝阳区、丰台区、密云区、石景山区、延庆区、平谷区、海淀区、西城区、大兴区、怀柔区、顺义区、门头沟区、东城区、房山区、昌平区)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、利川市、建始县、来凤县、宣恩县、恩施市、鹤峰县、咸丰县)
平顶山市(宝丰县、新华区、舞钢市、叶县、湛河区、卫东区、郏县、鲁山县、石龙区、汝州市)
锦州市(北镇市、古塔区、凌海市、太和区、黑山县、义县、凌河区)
临沂市(兰山区、临沭县、莒南县、兰陵县、费县、沂水县、沂南县、郯城县、蒙阴县、平邑县、罗庄区、河东区)
三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)
南通市(海安市、崇川区、通州区、海门区、如皋市、启东市、如东县)
呼伦贝尔市(海拉尔区、根河市、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、牙克石市、额尔古纳市、阿荣旗、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市)
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铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)
商洛市(商州区、商南县、山阳县、柞水县、丹凤县、镇安县、洛南县)
红河哈尼族彝族自治州(金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、石屏县、建水县、绿春县、河口瑶族自治县、元阳县、弥勒市、红河县、屏边苗族自治县、泸西县、蒙自市、个旧市)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市) 台州市(三门县、临海市、路桥区、温岭市、仙居县、黄岩区、玉环市、天台县、椒江区)
聊城市(东昌府区、莘县、高唐县、冠县、阳谷县、临清市、东阿县、茌平区)
三明市(泰宁县、沙县区、将乐县、大田县、宁化县、清流县、尤溪县、明溪县、永安市、建宁县、三元区)
淮北市(相山区、烈山区、濉溪县、杜集区)承德市(滦平县、兴隆县、宽城满族自治县、双滦区、围场满族蒙古族自治县、平泉市、丰宁满族自治县、隆化县、双桥区、承德县、鹰手营子矿区)
惠州市(博罗县、惠城区、龙门县、惠东县、惠阳区) 常州市(新北区、溧阳市、武进区、天宁区、钟楼区、金坛区)
黔西南布依族苗族自治州(望谟县、兴义市、安龙县、晴隆县、兴仁市、贞丰县、普安县、册亨县)
泰州市(海陵区、姜堰区、靖江市、兴化市、泰兴市、高港区)
玉林市(陆川县、福绵区、容县、博白县、玉州区、北流市、兴业县)来宾市(兴宾区、合山市、象州县、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县)
龙岩市(长汀县、新罗区、武平县、漳平市、连城县、永定区、上杭县)
渭南市(华州区、蒲城县、大荔县、华阴市、韩城市、澄城县、富平县、白水县、临渭区、潼关县、合阳县)
荆州市(江陵县、洪湖市、公安县、沙市区、松滋市、荆州区、监利市、石首市)
丽江市(华坪县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)
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宿迁市(泗阳县、宿城区、沭阳县、泗洪县、宿豫区)
阳江市(阳东区、阳春市、江城区、阳西县)
西藏自治区
南平市(武夷山市、邵武市、光泽县、延平区、建阳区、政和县、建瓯市、浦城县、顺昌县、松溪县)
新余市(分宜县、渝水区)
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?
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。
“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。
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”。