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伊春市(乌翠区、汤旺县、金林区、铁力市、友好区、丰林县、南岔县、嘉荫县、大箐山县、伊美区)
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甘南藏族自治州(迭部县、临潭县、舟曲县、卓尼县、夏河县、玛曲县、碌曲县、合作市)
三明市(建宁县、大田县、清流县、泰宁县、沙县区、宁化县、永安市、明溪县、将乐县、尤溪县、三元区)
驻马店市(上蔡县、遂平县、泌阳县、汝南县、正阳县、新蔡县、西平县、驿城区、平舆县、确山县)
鸡西市(麻山区、鸡冠区、密山市、滴道区、虎林市、梨树区、恒山区、鸡东县、城子河区)
吕梁市(方山县、文水县、汾阳市、交口县、孝义市、临县、石楼县、中阳县、岚县、兴县、柳林县、交城县、离石区)
合肥市(包河区、庐江县、肥西县、庐阳区、巢湖市、瑶海区、长丰县、蜀山区、肥东县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
常州市(钟楼区、溧阳市、武进区、新北区、金坛区、天宁区)
玉溪市(峨山彝族自治县、红塔区、江川区、新平彝族傣族自治县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、华宁县、易门县)
攀枝花市(仁和区、东区、米易县、西区、盐边县)
海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)
湖州市(安吉县、南浔区、德清县、长兴县、吴兴区)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
北京市(丰台区、西城区、大兴区、怀柔区、昌平区、延庆区、房山区、海淀区、东城区、密云区、朝阳区、通州区、石景山区、顺义区、平谷区、门头沟区)
铁岭市(调兵山市、开原市、银州区、昌图县、铁岭县、西丰县、清河区)
潍坊市(昌乐县、潍城区、坊子区、昌邑市、高密市、寒亭区、安丘市、奎文区、寿光市、临朐县、青州市、诸城市)
玉树藏族自治州(称多县、杂多县、囊谦县、曲麻莱县、治多县、玉树市)
六安市(叶集区、霍邱县、金安区、裕安区、舒城县、金寨县、霍山县)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、册亨县、兴义市、兴仁市、贞丰县、望谟县、普安县、晴隆县)
昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、奇台县、昌吉市、阜康市、玛纳斯县、吉木萨尔县、呼图壁县)
韶关市(武江区、新丰县、南雄市、乐昌市、始兴县、翁源县、仁化县、浈江区、曲江区、乳源瑶族自治县)
崇左市(扶绥县、龙州县、凭祥市、天等县、宁明县、江州区、大新县)
南宁市(横州市、江南区、良庆区、武鸣区、宾阳县、邕宁区、隆安县、马山县、上林县、青秀区、兴宁区、西乡塘区)
亳州市(蒙城县、涡阳县、谯城区、利辛县)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
济宁市(梁山县、兖州区、曲阜市、泗水县、汶上县、金乡县、任城区、嘉祥县、邹城市、鱼台县、微山县)
汕头市(南澳县、潮阳区、潮南区、龙湖区、澄海区、金平区、濠江区)
中山市
喀什地区(泽普县、英吉沙县、疏附县、伽师县、喀什市、麦盖提县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、叶城县、巴楚县、疏勒县)
长沙市(望城区、天心区、雨花区、浏阳市、宁乡市、长沙县、岳麓区、芙蓉区、开福区)
鹤壁市(淇县、山城区、淇滨区、浚县、鹤山区)
咸宁市(通城县、通山县、嘉鱼县、赤壁市、咸安区、崇阳县)
盐城市(建湖县、亭湖区、滨海县、盐都区、阜宁县、东台市、响水县、大丰区、射阳县)
蚌埠市(蚌山区、固镇县、淮上区、禹会区、五河县、怀远县、龙子湖区)
洛阳市(孟津区、瀍河回族区、洛龙区、宜阳县、西工区、老城区、嵩县、洛宁县、新安县、栾川县、涧西区、偃师区、汝阳县、伊川县)
南京市(江宁区、秦淮区、溧水区、玄武区、建邺区、高淳区、六合区、雨花台区、鼓楼区、浦口区、栖霞区)
保定市(高阳县、涿州市、容城县、雄县、满城区、曲阳县、高碑店市、定州市、阜平县、博野县、易县、清苑区、蠡县、望都县、涞源县、安新县、定兴县、顺平县、安国市、莲池区、涞水县、竞秀区、唐县、徐水区)
白银市(会宁县、平川区、靖远县、景泰县、白银区)
金华市(东阳市、武义县、永康市、兰溪市、金东区、磐安县、浦江县、婺城区、义乌市)
佳木斯市(向阳区、同江市、桦南县、东风区、抚远市、富锦市、汤原县、桦川县、前进区、郊区)
濮阳市(范县、南乐县、清丰县、华龙区、濮阳县、台前县)
衢州市(常山县、衢江区、柯城区、龙游县、开化县、江山市)
娄底市(新化县、冷水江市、娄星区、双峰县、涟源市)
无锡市(惠山区、新吴区、滨湖区、锡山区、宜兴市、江阴市、梁溪区)
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梅州市(梅县区、五华县、平远县、大埔县、梅江区、丰顺县、蕉岭县、兴宁市)
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运城市(新绛县、永济市、稷山县、万荣县、夏县、垣曲县、闻喜县、芮城县、河津市、平陆县、绛县、临猗县、盐湖区)
济南市(商河县、章丘区、槐荫区、钢城区、莱芜区、天桥区、济阳区、历城区、历下区、市中区、长清区、平阴县)
萍乡市(芦溪县、湘东区、安源区、上栗县、莲花县)
鹤岗市(绥滨县、兴安区、工农区、东山区、向阳区、兴山区、南山区、萝北县)
商洛市(柞水县、商州区、商南县、洛南县、山阳县、镇安县、丹凤县)
淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)
抚州市(资溪县、广昌县、南城县、金溪县、崇仁县、东乡区、南丰县、临川区、黎川县、乐安县、宜黄县)
儋州市
池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)
梧州市(岑溪市、藤县、龙圩区、万秀区、苍梧县、蒙山县、长洲区)
黔南布依族苗族自治州(独山县、瓮安县、荔波县、三都水族自治县、长顺县、罗甸县、都匀市、福泉市、惠水县、平塘县、龙里县、贵定县)
威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)
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铜川市(印台区、耀州区、王益区、宜君县)
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湘潭市(湘乡市、韶山市、岳塘区、湘潭县、雨湖区)
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宿迁市(泗洪县、宿豫区、泗阳县、沭阳县、宿城区)
荆门市(京山市、东宝区、钟祥市、沙洋县、掇刀区)
鄂尔多斯市(康巴什区、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、乌审旗、东胜区、杭锦旗、鄂托克旗、准格尔旗、达拉特旗)
双鸭山市(四方台区、宝清县、饶河县、尖山区、宝山区、集贤县、岭东区、友谊县)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
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巴彦淖尔市(乌拉特中旗、五原县、磴口县、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特前旗、临河区)
山南市(桑日县、乃东区、措美县、错那市、琼结县、曲松县、扎囊县、隆子县、加查县、浪卡子县、贡嘎县、洛扎县)
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聊城市(阳谷县、临清市、莘县、茌平区、东阿县、冠县、高唐县、东昌府区)
平顶山市(湛河区、石龙区、叶县、鲁山县、宝丰县、舞钢市、卫东区、新华区、汝州市、郏县)
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内江市(隆昌市、东兴区、市中区、资中县、威远县)
常德市(临澧县、津市市、武陵区、澧县、石门县、安乡县、汉寿县、桃源县、鼎城区)
百色市(那坡县、田阳区、凌云县、隆林各族自治县、德保县、右江区、靖西市、乐业县、田林县、西林县、田东县、平果市)
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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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