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四平市(梨树县、铁西区、双辽市、铁东区、伊通满族自治县)








北京市(朝阳区、石景山区、怀柔区、西城区、平谷区、大兴区、通州区、顺义区、丰台区、密云区、海淀区、房山区、昌平区、门头沟区、延庆区、东城区)








成都市(新津区、郫都区、锦江区、简阳市、温江区、青羊区、双流区、邛崃市、都江堰市、龙泉驿区、彭州市、金牛区、大邑县、青白江区、新都区、崇州市、金堂县、武侯区、成华区、蒲江县)








安阳市(内黄县、林州市、北关区、文峰区、龙安区、汤阴县、安阳县、殷都区、滑县)  海东市(平安区、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)








白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、浑江区、抚松县)








白城市(洮南市、通榆县、镇赉县、洮北区、大安市)








青岛市(崂山区、莱西市、城阳区、黄岛区、市南区、市北区、即墨区、胶州市、平度市、李沧区)








阿勒泰地区(富蕴县、布尔津县、青河县、福海县、阿勒泰市、吉木乃县、哈巴河县)  乌鲁木齐市(水磨沟区、头屯河区、天山区、新市区、米东区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、达坂城区)








运城市(临猗县、绛县、河津市、新绛县、平陆县、万荣县、盐湖区、闻喜县、垣曲县、夏县、永济市、芮城县、稷山县)








蚌埠市(禹会区、固镇县、怀远县、蚌山区、龙子湖区、淮上区、五河县)








果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、久治县、班玛县、玛多县、甘德县)








保山市(隆阳区、腾冲市、龙陵县、施甸县、昌宁县)








嘉兴市(桐乡市、嘉善县、秀洲区、海宁市、平湖市、海盐县、南湖区)








德阳市(绵竹市、中江县、罗江区、什邡市、广汉市、旌阳区)








玉树藏族自治州(囊谦县、曲麻莱县、称多县、杂多县、玉树市、治多县)








邯郸市(邱县、魏县、馆陶县、涉县、肥乡区、曲周县、武安市、鸡泽县、成安县、丛台区、临漳县、邯山区、复兴区、峰峰矿区、磁县、永年区、广平县、大名县)








黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)








南京市(高淳区、雨花台区、鼓楼区、建邺区、溧水区、六合区、江宁区、秦淮区、玄武区、浦口区、栖霞区)








济南市(市中区、槐荫区、商河县、莱芜区、长清区、济阳区、平阴县、历下区、历城区、钢城区、章丘区、天桥区)








南通市(如皋市、通州区、启东市、崇川区、如东县、海安市、海门区)








台州市(临海市、天台县、玉环市、仙居县、路桥区、黄岩区、温岭市、三门县、椒江区)








伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、霍城县、霍尔果斯市、伊宁市、新源县、特克斯县、伊宁县、奎屯市、巩留县、察布查尔锡伯自治县、昭苏县)








喀什地区(疏勒县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、岳普湖县、叶城县、莎车县、泽普县、英吉沙县、麦盖提县、疏附县、喀什市)








锦州市(凌海市、北镇市、太和区、古塔区、凌河区、义县、黑山县)








拉萨市(当雄县、尼木县、林周县、达孜区、曲水县、城关区、堆龙德庆区、墨竹工卡县)








淮安市(涟水县、清江浦区、金湖县、淮阴区、盱眙县、淮安区、洪泽区)








双鸭山市(四方台区、宝山区、友谊县、宝清县、岭东区、饶河县、集贤县、尖山区)
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乌兰察布市(商都县、察哈尔右翼后旗、凉城县、兴和县、化德县、察哈尔右翼前旗、丰镇市、集宁区、四子王旗、卓资县、察哈尔右翼中旗)








张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)








天水市(甘谷县、秦安县、麦积区、张家川回族自治县、秦州区、清水县、武山县)








中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)  通化市(东昌区、辉南县、二道江区、柳河县、梅河口市、通化县、集安市)








绥化市(安达市、庆安县、明水县、海伦市、肇东市、兰西县、青冈县、望奎县、北林区、绥棱县)








珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)








周口市(商水县、川汇区、西华县、项城市、扶沟县、淮阳区、太康县、鹿邑县、郸城县、沈丘县)雅安市(汉源县、芦山县、宝兴县、雨城区、荥经县、名山区、天全县、石棉县)








阿克苏地区(温宿县、新和县、沙雅县、柯坪县、阿克苏市、乌什县、拜城县、阿瓦提县、库车市)  聊城市(东昌府区、临清市、东阿县、莘县、茌平区、冠县、阳谷县、高唐县)








贺州市(钟山县、富川瑶族自治县、八步区、昭平县、平桂区)








广西壮族自治区








昌都市(卡若区、察雅县、丁青县、左贡县、八宿县、贡觉县、芒康县、类乌齐县、洛隆县、江达县、边坝县)林芝市(朗县、米林市、波密县、巴宜区、察隅县、工布江达县、墨脱县)








七台河市(勃利县、茄子河区、新兴区、桃山区)








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岳阳市(岳阳楼区、君山区、平江县、湘阴县、华容县、云溪区、岳阳县、汨罗市、临湘市)

◎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”。

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