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十堰市(房县、郧阳区、郧西县、丹江口市、竹山县、张湾区、茅箭区、竹溪县)
丹东市(振安区、宽甸满族自治县、凤城市、振兴区、东港市、元宝区)
苏州市(相城区、吴中区、常熟市、太仓市、虎丘区、吴江区、昆山市、张家港市、姑苏区)
香港特别行政区
延边朝鲜族自治州(龙井市、珲春市、汪清县、延吉市、敦化市、安图县、图们市、和龙市)
武汉市(新洲区、江汉区、黄陂区、汉阳区、汉南区、青山区、江岸区、洪山区、东西湖区、硚口区、武昌区、蔡甸区、江夏区)
鄂尔多斯市(杭锦旗、康巴什区、准格尔旗、鄂托克旗、达拉特旗、东胜区、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、乌审旗)
淮南市(寿县、八公山区、田家庵区、潘集区、谢家集区、凤台县、大通区)
淮安市(清江浦区、金湖县、涟水县、盱眙县、洪泽区、淮安区、淮阴区)
六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)
宜昌市(五峰土家族自治县、兴山县、夷陵区、当阳市、远安县、枝江市、宜都市、长阳土家族自治县、西陵区、猇亭区、秭归县、伍家岗区、点军区)
大庆市(大同区、肇州县、龙凤区、让胡路区、萨尔图区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、林甸县)
葫芦岛市(兴城市、龙港区、建昌县、绥中县、南票区、连山区)
抚顺市(抚顺县、东洲区、望花区、新宾满族自治县、顺城区、新抚区、清原满族自治县)
南宁市(隆安县、宾阳县、马山县、横州市、武鸣区、江南区、兴宁区、上林县、良庆区、青秀区、西乡塘区、邕宁区)
扬州市(邗江区、高邮市、仪征市、江都区、广陵区、宝应县)
吕梁市(柳林县、石楼县、交城县、方山县、孝义市、临县、兴县、汾阳市、离石区、交口县、岚县、文水县、中阳县)
濮阳市(濮阳县、台前县、清丰县、范县、南乐县、华龙区)
金昌市(永昌县、金川区)
阜新市(海州区、阜新蒙古族自治县、太平区、细河区、清河门区、彰武县、新邱区)
许昌市(魏都区、鄢陵县、禹州市、襄城县、长葛市、建安区)
晋中市(和顺县、太谷区、榆次区、介休市、左权县、榆社县、寿阳县、祁县、平遥县、昔阳县、灵石县)
黄冈市(英山县、红安县、麻城市、罗田县、黄梅县、黄州区、蕲春县、浠水县、武穴市、团风县)
辽阳市(太子河区、弓长岭区、宏伟区、辽阳县、文圣区、灯塔市、白塔区)
太原市(尖草坪区、杏花岭区、万柏林区、迎泽区、小店区、清徐县、娄烦县、阳曲县、古交市、晋源区)
河源市(龙川县、连平县、和平县、源城区、紫金县、东源县)
肇庆市(端州区、封开县、四会市、鼎湖区、德庆县、高要区、广宁县、怀集县)
武威市(天祝藏族自治县、凉州区、古浪县、民勤县)
西宁市(城中区、大通回族土族自治县、湟中区、城东区、湟源县、城北区、城西区)
雅安市(宝兴县、天全县、汉源县、芦山县、雨城区、石棉县、名山区、荥经县)
四平市(铁西区、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、梨树县)
济宁市(邹城市、嘉祥县、汶上县、曲阜市、泗水县、梁山县、微山县、任城区、兖州区、金乡县、鱼台县)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、冕宁县、会理市、昭觉县、盐源县、甘洛县、雷波县、宁南县、喜德县、美姑县、越西县、普格县、会东县、布拖县、德昌县、西昌市、金阳县)
常州市(溧阳市、钟楼区、武进区、金坛区、新北区、天宁区)
遂宁市(蓬溪县、大英县、安居区、船山区、射洪市)
安庆市(宜秀区、岳西县、潜山市、迎江区、宿松县、太湖县、桐城市、怀宁县、大观区、望江县)
合肥市(瑶海区、庐阳区、长丰县、肥西县、肥东县、巢湖市、庐江县、蜀山区、包河区)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、黔西市、七星关区、大方县、织金县、纳雍县、金沙县)
宁夏回族自治区
新余市(分宜县、渝水区)
汉中市(汉台区、西乡县、洋县、宁强县、佛坪县、勉县、城固县、略阳县、镇巴县、南郑区、留坝县)
宜春市(丰城市、上高县、奉新县、铜鼓县、宜丰县、靖安县、高安市、万载县、樟树市、袁州区)
益阳市(南县、沅江市、安化县、桃江县、资阳区、赫山区)
亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)
江门市(新会区、恩平市、鹤山市、蓬江区、台山市、开平市、江海区)
牡丹江市(绥芬河市、海林市、宁安市、东安区、爱民区、林口县、穆棱市、东宁市、阳明区、西安区)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)
福州市(平潭县、马尾区、福清市、仓山区、闽侯县、鼓楼区、闽清县、罗源县、永泰县、连江县、晋安区、台江区、长乐区)
淮北市(杜集区、濉溪县、相山区、烈山区)
铜仁市(印江土家族苗族自治县、思南县、沿河土家族自治县、德江县、石阡县、碧江区、万山区、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、江口县)
鸡西市(虎林市、恒山区、鸡东县、梨树区、鸡冠区、滴道区、密山市、麻山区、城子河区)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、建始县、来凤县、鹤峰县、巴东县、咸丰县、利川市、恩施市)
汕头市(潮阳区、澄海区、龙湖区、濠江区、金平区、潮南区、南澳县)
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克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区、独山子区)
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郑州市(惠济区、上街区、管城回族区、中牟县、荥阳市、金水区、中原区、新郑市、登封市、新密市、巩义市、二七区)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市、芒市)
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随州市(曾都区、随县、广水市)
◎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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