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阿克苏地区(乌什县、库车市、温宿县、拜城县、柯坪县、阿克苏市、新和县、阿瓦提县、沙雅县)
延安市(甘泉县、黄陵县、黄龙县、宜川县、子长市、志丹县、宝塔区、安塞区、吴起县、延长县、延川县、洛川县、富县)
滨州市(邹平市、沾化区、无棣县、惠民县、博兴县、阳信县、滨城区)
广州市(花都区、荔湾区、增城区、黄埔区、海珠区、白云区、从化区、南沙区、越秀区、天河区、番禺区) 拉萨市(墨竹工卡县、林周县、曲水县、尼木县、城关区、达孜区、堆龙德庆区、当雄县)
攀枝花市(盐边县、西区、仁和区、东区、米易县)
香港特别行政区
双鸭山市(友谊县、尖山区、饶河县、宝山区、岭东区、集贤县、四方台区、宝清县)
阿里地区(噶尔县、普兰县、改则县、日土县、措勤县、札达县、革吉县) 天水市(武山县、麦积区、清水县、张家川回族自治县、秦安县、甘谷县、秦州区)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
石家庄市(裕华区、赵县、正定县、辛集市、行唐县、栾城区、元氏县、灵寿县、长安区、平山县、井陉县、鹿泉区、赞皇县、藁城区、桥西区、深泽县、新华区、新乐市、晋州市、高邑县、无极县、井陉矿区)
铁岭市(银州区、西丰县、调兵山市、昌图县、铁岭县、开原市、清河区)
四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁东区、梨树县、铁西区)
桂林市(全州县、永福县、荔浦市、阳朔县、象山区、资源县、兴安县、叠彩区、灵川县、秀峰区、七星区、平乐县、雁山区、灌阳县、龙胜各族自治县、临桂区、恭城瑶族自治县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
株洲市(石峰区、天元区、攸县、芦淞区、炎陵县、渌口区、茶陵县、荷塘区、醴陵市)
南阳市(邓州市、方城县、淅川县、南召县、内乡县、卧龙区、新野县、唐河县、社旗县、镇平县、西峡县、桐柏县、宛城区)
上饶市(玉山县、信州区、鄱阳县、婺源县、德兴市、弋阳县、广丰区、铅山县、余干县、万年县、广信区、横峰县)
鹤岗市(兴山区、东山区、兴安区、向阳区、南山区、工农区、绥滨县、萝北县)
廊坊市(三河市、香河县、广阳区、文安县、永清县、霸州市、大城县、安次区、固安县、大厂回族自治县)
盐城市(盐都区、阜宁县、亭湖区、大丰区、响水县、滨海县、东台市、射阳县、建湖县)
济南市(市中区、长清区、莱芜区、历城区、平阴县、商河县、槐荫区、历下区、章丘区、钢城区、天桥区、济阳区)
淮安市(金湖县、清江浦区、涟水县、淮安区、盱眙县、洪泽区、淮阴区)
黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市)
玉树藏族自治州(治多县、杂多县、称多县、曲麻莱县、囊谦县、玉树市)
包头市(达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、九原区、东河区、青山区、昆都仑区、石拐区、固阳县、土默特右旗)
商洛市(洛南县、商州区、山阳县、镇安县、柞水县、商南县、丹凤县)
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绍兴市(柯桥区、新昌县、嵊州市、诸暨市、上虞区、越城区)
常德市(汉寿县、石门县、澧县、津市市、武陵区、安乡县、临澧县、鼎城区、桃源县)
新余市(渝水区、分宜县)
茂名市(高州市、化州市、电白区、信宜市、茂南区) 内蒙古自治区
镇江市(润州区、京口区、丹徒区、丹阳市、扬中市、句容市)
枣庄市(峄城区、山亭区、薛城区、台儿庄区、市中区、滕州市)
邵阳市(邵阳县、大祥区、北塔区、绥宁县、新宁县、洞口县、新邵县、邵东市、城步苗族自治县、武冈市、双清区、隆回县)大理白族自治州(漾濞彝族自治县、剑川县、巍山彝族回族自治县、永平县、弥渡县、大理市、洱源县、祥云县、云龙县、鹤庆县、宾川县、南涧彝族自治县)
吉安市(井冈山市、吉安县、永新县、峡江县、泰和县、青原区、遂川县、永丰县、吉州区、吉水县、万安县、安福县、新干县) 广安市(广安区、邻水县、武胜县、华蓥市、岳池县、前锋区)
宁波市(余姚市、奉化区、北仑区、慈溪市、海曙区、镇海区、象山县、宁海县、鄞州区、江北区)
三沙市(南沙区、西沙区)
湖州市(南浔区、德清县、吴兴区、安吉县、长兴县)宁德市(周宁县、福安市、柘荣县、蕉城区、古田县、寿宁县、福鼎市、屏南县、霞浦县)
淄博市(淄川区、周村区、高青县、沂源县、桓台县、博山区、张店区、临淄区)
漯河市(召陵区、舞阳县、临颍县、源汇区、郾城区)
德阳市(绵竹市、什邡市、广汉市、罗江区、旌阳区、中江县)
韶关市(始兴县、乳源瑶族自治县、曲江区、南雄市、浈江区、仁化县、乐昌市、新丰县、武江区、翁源县)
阿坝藏族羌族自治州(理县、壤塘县、茂县、马尔康市、小金县、金川县、红原县、九寨沟县、阿坝县、黑水县、汶川县、若尔盖县、松潘县)
烟台市(栖霞市、海阳市、牟平区、芝罘区、莱州市、莱阳市、龙口市、蓬莱区、招远市、莱山区、福山区)
安康市(岚皋县、宁陕县、白河县、旬阳市、汉滨区、镇坪县、紫阳县、平利县、汉阴县、石泉县)
凉山彝族自治州(雷波县、宁南县、会理市、布拖县、美姑县、甘洛县、昭觉县、冕宁县、会东县、普格县、木里藏族自治县、德昌县、金阳县、喜德县、西昌市、盐源县、越西县)
石河子市(北屯市、双河市、图木舒克市、阿拉尔市、新星市、可克达拉市、铁门关市、胡杨河市、白杨市、昆玉市、五家渠市)
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潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
濮阳市(台前县、清丰县、华龙区、南乐县、濮阳县、范县)
周口市(太康县、沈丘县、商水县、郸城县、川汇区、扶沟县、鹿邑县、项城市、西华县、淮阳区)
朝阳市(北票市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、建平县、龙城区、凌源市)
固原市(彭阳县、西吉县、隆德县、原州区、泾源县)
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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”。