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绵阳市(涪城区、平武县、三台县、安州区、梓潼县、北川羌族自治县、盐亭县、江油市、游仙区)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
云浮市(云城区、云安区、新兴县、郁南县、罗定市)
松原市(扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县)
盐城市(建湖县、射阳县、响水县、亭湖区、阜宁县、滨海县、盐都区、东台市、大丰区)
邵阳市(邵阳县、邵东市、隆回县、洞口县、武冈市、双清区、新邵县、大祥区、新宁县、绥宁县、北塔区、城步苗族自治县)
梧州市(藤县、蒙山县、万秀区、岑溪市、长洲区、苍梧县、龙圩区)
果洛藏族自治州(久治县、班玛县、甘德县、玛沁县、玛多县、达日县)
菏泽市(定陶区、单县、巨野县、鄄城县、郓城县、成武县、东明县、牡丹区、曹县)
德州市(临邑县、平原县、禹城市、德城区、齐河县、夏津县、武城县、乐陵市、陵城区、宁津县、庆云县)
成都市(崇州市、成华区、大邑县、龙泉驿区、彭州市、新都区、邛崃市、双流区、武侯区、锦江区、青白江区、新津区、简阳市、蒲江县、温江区、都江堰市、郫都区、青羊区、金堂县、金牛区)
开封市(杞县、兰考县、尉氏县、通许县、顺河回族区、禹王台区、龙亭区、鼓楼区、祥符区)
济宁市(兖州区、邹城市、微山县、嘉祥县、曲阜市、鱼台县、金乡县、泗水县、梁山县、任城区、汶上县)
朝阳市(龙城区、建平县、北票市、双塔区、凌源市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
唐山市(遵化市、玉田县、乐亭县、路北区、曹妃甸区、古冶区、丰南区、开平区、滦南县、滦州市、丰润区、路南区、迁西县、迁安市)
武威市(民勤县、古浪县、天祝藏族自治县、凉州区)
石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
蚌埠市(龙子湖区、蚌山区、怀远县、禹会区、淮上区、固镇县、五河县)
呼伦贝尔市(根河市、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、阿荣旗、扎赉诺尔区、满洲里市、牙克石市、海拉尔区、鄂伦春自治旗、扎兰屯市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
张掖市(甘州区、肃南裕固族自治县、民乐县、山丹县、临泽县、高台县)
上海市(虹口区、松江区、长宁区、金山区、宝山区、黄浦区、嘉定区、崇明区、徐汇区、青浦区、杨浦区、静安区、闵行区、浦东新区、奉贤区、普陀区)
莆田市(涵江区、荔城区、仙游县、秀屿区、城厢区)
烟台市(栖霞市、莱州市、蓬莱区、莱阳市、福山区、芝罘区、牟平区、莱山区、龙口市、海阳市、招远市)
伊春市(金林区、伊美区、汤旺县、友好区、南岔县、嘉荫县、大箐山县、丰林县、铁力市、乌翠区)
北京市(通州区、东城区、石景山区、房山区、密云区、朝阳区、丰台区、海淀区、延庆区、怀柔区、大兴区、门头沟区、西城区、顺义区、平谷区、昌平区)
日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、格尔木市、乌兰县、天峻县、德令哈市)
东莞市
辽源市(西安区、龙山区、东辽县、东丰县)
广元市(朝天区、苍溪县、青川县、昭化区、剑阁县、旺苍县、利州区)
金昌市(金川区、永昌县)
阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)
绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区、新昌县、诸暨市、嵊州市)
西安市(长安区、阎良区、周至县、碑林区、未央区、灞桥区、临潼区、雁塔区、高陵区、蓝田县、鄠邑区、新城区、莲湖区)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
阿克苏地区(乌什县、柯坪县、阿克苏市、拜城县、沙雅县、温宿县、新和县、阿瓦提县、库车市)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、瓜州县、金塔县、肃州区、玉门市、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县)
丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县)
拉萨市(达孜区、曲水县、墨竹工卡县、林周县、当雄县、尼木县、城关区、堆龙德庆区)
淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)
梅州市(五华县、兴宁市、蕉岭县、梅江区、梅县区、平远县、丰顺县、大埔县)
南充市(蓬安县、顺庆区、西充县、南部县、嘉陵区、营山县、高坪区、阆中市、仪陇县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
邢台市(新河县、临西县、南宫市、临城县、襄都区、沙河市、任泽区、威县、隆尧县、平乡县、宁晋县、巨鹿县、清河县、广宗县、信都区、柏乡县、南和区、内丘县)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
濮阳市(范县、濮阳县、清丰县、台前县、南乐县、华龙区)
海南藏族自治州(贵德县、贵南县、共和县、兴海县、同德县)
玉树藏族自治州(杂多县、称多县、玉树市、囊谦县、治多县、曲麻莱县)
海东市(化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、乐都区、互助土族自治县、民和回族土族自治县)
铜仁市(万山区、玉屏侗族自治县、德江县、松桃苗族自治县、石阡县、印江土家族苗族自治县、思南县、碧江区、沿河土家族自治县、江口县)
咸阳市(秦都区、淳化县、礼泉县、永寿县、乾县、彬州市、长武县、武功县、杨陵区、渭城区、兴平市、旬邑县、泾阳县、三原县)
宣城市(郎溪县、广德市、宣州区、绩溪县、泾县、宁国市、旌德县)
内蒙古自治区
衢州市(龙游县、常山县、衢江区、柯城区、江山市、开化县)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)
延边朝鲜族自治州(图们市、汪清县、安图县、敦化市、珲春市、龙井市、延吉市、和龙市)
沈阳市(和平区、于洪区、沈北新区、大东区、辽中区、新民市、浑南区、沈河区、康平县、铁西区、苏家屯区、法库县、皇姑区)
佛山市(禅城区、三水区、高明区、顺德区、南海区)
运城市(绛县、芮城县、平陆县、盐湖区、夏县、临猗县、河津市、稷山县、闻喜县、万荣县、垣曲县、永济市、新绛县)
荆州市(荆州区、监利市、江陵县、公安县、松滋市、沙市区、石首市、洪湖市)
石家庄市(平山县、新乐市、高邑县、鹿泉区、裕华区、藁城区、辛集市、深泽县、赞皇县、晋州市、新华区、桥西区、井陉县、井陉矿区、正定县、元氏县、赵县、行唐县、长安区、栾城区、灵寿县、无极县)
株洲市(芦淞区、渌口区、天元区、茶陵县、醴陵市、攸县、石峰区、荷塘区、炎陵县)
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营口市(老边区、大石桥市、西市区、站前区、鲅鱼圈区、盖州市)
黄冈市(罗田县、武穴市、英山县、团风县、蕲春县、黄梅县、黄州区、浠水县、红安县、麻城市)
大同市(广灵县、云冈区、云州区、阳高县、灵丘县、左云县、新荣区、浑源县、平城区、天镇县)
天津市(宁河区、宝坻区、滨海新区、武清区、东丽区、西青区、南开区、北辰区、河北区、河西区、静海区、蓟州区、红桥区、河东区、津南区、和平区)
宁波市(余姚市、北仑区、鄞州区、宁海县、慈溪市、海曙区、奉化区、镇海区、江北区、象山县)
阜阳市(阜南县、界首市、太和县、颍东区、颍泉区、颍上县、临泉县、颍州区)
本溪市(本溪满族自治县、明山区、溪湖区、平山区、南芬区、桓仁满族自治县)
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巴中市(通江县、恩阳区、南江县、平昌县、巴州区)
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◎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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