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吉林市(丰满区、蛟河市、船营区、桦甸市、舒兰市、昌邑区、永吉县、龙潭区、磐石市)
深圳市(龙华区、坪山区、南山区、盐田区、宝安区、光明区、福田区、罗湖区、龙岗区)
菏泽市(曹县、鄄城县、东明县、巨野县、成武县、郓城县、单县、牡丹区、定陶区)
郴州市(嘉禾县、桂东县、临武县、永兴县、宜章县、桂阳县、苏仙区、安仁县、北湖区、汝城县、资兴市)
聊城市(冠县、高唐县、茌平区、东阿县、莘县、阳谷县、东昌府区、临清市)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
果洛藏族自治州(达日县、甘德县、班玛县、玛沁县、玛多县、久治县)
百色市(那坡县、田东县、靖西市、德保县、田林县、乐业县、隆林各族自治县、田阳区、西林县、右江区、凌云县、平果市)
朔州市(应县、朔城区、怀仁市、山阴县、右玉县、平鲁区)
台州市(黄岩区、仙居县、玉环市、三门县、天台县、临海市、温岭市、路桥区、椒江区)
娄底市(涟源市、娄星区、新化县、双峰县、冷水江市)
南平市(建阳区、延平区、松溪县、邵武市、顺昌县、武夷山市、建瓯市、光泽县、政和县、浦城县)
河池市(罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县、东兰县、金城江区、大化瑶族自治县、南丹县、巴马瑶族自治县、天峨县、凤山县、都安瑶族自治县、宜州区)
临汾市(乡宁县、吉县、洪洞县、襄汾县、大宁县、古县、尧都区、安泽县、浮山县、蒲县、霍州市、汾西县、侯马市、曲沃县、翼城县、隰县、永和县)
双鸭山市(宝山区、集贤县、岭东区、宝清县、友谊县、饶河县、四方台区、尖山区)
驻马店市(遂平县、泌阳县、确山县、驿城区、上蔡县、西平县、正阳县、平舆县、汝南县、新蔡县)
阳泉市(郊区、盂县、城区、平定县、矿区)
盐城市(滨海县、建湖县、亭湖区、大丰区、射阳县、阜宁县、响水县、盐都区、东台市)
北海市(铁山港区、合浦县、海城区、银海区)
庆阳市(正宁县、华池县、宁县、镇原县、庆城县、西峰区、环县、合水县)
荆门市(掇刀区、沙洋县、钟祥市、京山市、东宝区)
茂名市(化州市、茂南区、高州市、信宜市、电白区)
遂宁市(大英县、船山区、蓬溪县、安居区、射洪市)
银川市(西夏区、金凤区、永宁县、兴庆区、灵武市、贺兰县)
甘南藏族自治州(卓尼县、临潭县、迭部县、玛曲县、舟曲县、碌曲县、合作市、夏河县)
阿里地区(革吉县、改则县、普兰县、札达县、措勤县、噶尔县、日土县)
新余市(渝水区、分宜县)
临夏回族自治州(临夏市、临夏县、广河县、东乡族自治县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、和政县)
朝阳市(双塔区、凌源市、建平县、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、朝阳县)
锡林郭勒盟(正蓝旗、苏尼特右旗、镶黄旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、正镶白旗、多伦县、阿巴嘎旗、二连浩特市)
湛江市(赤坎区、坡头区、麻章区、廉江市、遂溪县、徐闻县、雷州市、吴川市、霞山区)
金昌市(金川区、永昌县)
伊春市(嘉荫县、汤旺县、丰林县、南岔县、伊美区、大箐山县、乌翠区、友好区、铁力市、金林区)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
榆林市(佳县、吴堡县、定边县、清涧县、靖边县、米脂县、榆阳区、神木市、横山区、子洲县、府谷县、绥德县)
合肥市(庐阳区、蜀山区、巢湖市、长丰县、肥东县、瑶海区、包河区、肥西县、庐江县)
延边朝鲜族自治州(汪清县、敦化市、珲春市、延吉市、图们市、龙井市、和龙市、安图县)
西藏自治区
黔南布依族苗族自治州(瓮安县、惠水县、都匀市、长顺县、独山县、龙里县、三都水族自治县、福泉市、荔波县、贵定县、平塘县、罗甸县)
淮安市(淮阴区、清江浦区、金湖县、涟水县、淮安区、洪泽区、盱眙县)
南充市(高坪区、仪陇县、蓬安县、西充县、阆中市、嘉陵区、顺庆区、营山县、南部县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)
定西市(临洮县、通渭县、安定区、岷县、渭源县、漳县、陇西县)
临沧市(耿马傣族佤族自治县、凤庆县、镇康县、云县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、沧源佤族自治县)
福州市(晋安区、长乐区、平潭县、永泰县、闽清县、鼓楼区、连江县、罗源县、闽侯县、台江区、马尾区、福清市、仓山区)
乌兰察布市(兴和县、化德县、察哈尔右翼中旗、商都县、卓资县、察哈尔右翼后旗、丰镇市、凉城县、四子王旗、集宁区、察哈尔右翼前旗)
临沂市(郯城县、蒙阴县、罗庄区、沂南县、兰陵县、莒南县、费县、兰山区、河东区、平邑县、沂水县、临沭县)
阿克苏地区(新和县、阿瓦提县、沙雅县、拜城县、柯坪县、库车市、温宿县、阿克苏市、乌什县)
泸州市(江阳区、龙马潭区、叙永县、泸县、纳溪区、古蔺县、合江县)
景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、突泉县、扎赉特旗)
滨州市(沾化区、阳信县、无棣县、邹平市、博兴县、滨城区、惠民县)
巴中市(南江县、巴州区、平昌县、恩阳区、通江县)
宜宾市(叙州区、高县、长宁县、兴文县、南溪区、珙县、屏山县、筠连县、翠屏区、江安县)
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杭州市(建德市、上城区、萧山区、富阳区、钱塘区、滨江区、临平区、临安区、桐庐县、淳安县、西湖区、拱墅区、余杭区)
柳州市(融安县、柳北区、柳南区、三江侗族自治县、柳江区、融水苗族自治县、鱼峰区、柳城县、城中区、鹿寨县)
四平市(伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁东区、铁西区)
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郑州市(新郑市、金水区、惠济区、中牟县、中原区、二七区、新密市、上街区、管城回族区、巩义市、荥阳市、登封市)
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承德市(隆化县、滦平县、承德县、兴隆县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、双桥区、平泉市、双滦区、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、巩留县、特克斯县、伊宁县、奎屯市、霍城县、新源县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、昭苏县、尼勒克县)
萍乡市(芦溪县、莲花县、上栗县、安源区、湘东区)
丽水市(庆元县、松阳县、景宁畲族自治县、云和县、缙云县、莲都区、龙泉市、遂昌县、青田县)
文山壮族苗族自治州(广南县、西畴县、文山市、麻栗坡县、富宁县、马关县、砚山县、丘北县)
◎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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