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西宁市(大通回族土族自治县、城东区、城西区、城中区、湟中区、城北区、湟源县)
伊春市(丰林县、乌翠区、南岔县、嘉荫县、伊美区、汤旺县、金林区、友好区、大箐山县、铁力市)
洛阳市(偃师区、伊川县、洛宁县、涧西区、栾川县、新安县、老城区、汝阳县、瀍河回族区、孟津区、宜阳县、嵩县、洛龙区、西工区)
滨州市(邹平市、滨城区、沾化区、博兴县、阳信县、惠民县、无棣县)
潍坊市(青州市、高密市、临朐县、诸城市、潍城区、安丘市、昌邑市、寿光市、昌乐县、寒亭区、奎文区、坊子区)
邯郸市(馆陶县、肥乡区、大名县、鸡泽县、丛台区、成安县、涉县、复兴区、邱县、峰峰矿区、广平县、永年区、武安市、磁县、曲周县、临漳县、魏县、邯山区)
淮北市(烈山区、濉溪县、相山区、杜集区)
铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)
秦皇岛市(昌黎县、海港区、北戴河区、青龙满族自治县、卢龙县、山海关区、抚宁区)
铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)
泰安市(宁阳县、岱岳区、新泰市、泰山区、肥城市、东平县)
南通市(崇川区、如东县、通州区、海门区、启东市、如皋市、海安市)
阜阳市(颍上县、阜南县、太和县、颍州区、颍东区、临泉县、颍泉区、界首市)
焦作市(孟州市、解放区、山阳区、博爱县、中站区、沁阳市、温县、马村区、修武县、武陟县)
呼和浩特市(和林格尔县、托克托县、回民区、新城区、赛罕区、武川县、清水河县、土默特左旗、玉泉区)
红河哈尼族彝族自治州(石屏县、开远市、绿春县、元阳县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、屏边苗族自治县、红河县、蒙自市、河口瑶族自治县、泸西县、弥勒市)
菏泽市(东明县、成武县、曹县、郓城县、巨野县、牡丹区、单县、鄄城县、定陶区)
马鞍山市(和县、含山县、花山区、雨山区、当涂县、博望区)
衢州市(江山市、龙游县、常山县、衢江区、柯城区、开化县)
龙岩市(漳平市、永定区、连城县、武平县、上杭县、新罗区、长汀县)
张家口市(康保县、尚义县、赤城县、桥东区、宣化区、阳原县、崇礼区、桥西区、蔚县、下花园区、张北县、沽源县、怀来县、涿鹿县、万全区、怀安县)
郴州市(永兴县、嘉禾县、资兴市、安仁县、宜章县、苏仙区、北湖区、临武县、桂阳县、汝城县、桂东县)
宜昌市(西陵区、伍家岗区、秭归县、五峰土家族自治县、猇亭区、长阳土家族自治县、当阳市、宜都市、远安县、兴山县、枝江市、夷陵区、点军区)
池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)
贵阳市(白云区、开阳县、花溪区、云岩区、清镇市、南明区、息烽县、修文县、乌当区、观山湖区)
安康市(旬阳市、白河县、平利县、石泉县、汉滨区、紫阳县、汉阴县、宁陕县、镇坪县、岚皋县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、阿克陶县、乌恰县)
太原市(阳曲县、尖草坪区、清徐县、娄烦县、迎泽区、晋源区、古交市、小店区、杏花岭区、万柏林区)
攀枝花市(盐边县、仁和区、米易县、西区、东区)
松原市(乾安县、宁江区、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)
深圳市(坪山区、南山区、罗湖区、龙华区、福田区、光明区、盐田区、宝安区、龙岗区)
汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县)
湖州市(南浔区、德清县、长兴县、吴兴区、安吉县)
延安市(宜川县、安塞区、吴起县、延长县、甘泉县、子长市、洛川县、志丹县、富县、黄龙县、延川县、宝塔区、黄陵县)
广安市(岳池县、前锋区、华蓥市、武胜县、邻水县、广安区)
大连市(庄河市、金州区、瓦房店市、中山区、旅顺口区、甘井子区、长海县、沙河口区、普兰店区、西岗区)
茂名市(化州市、高州市、茂南区、电白区、信宜市)
韶关市(曲江区、南雄市、始兴县、乳源瑶族自治县、武江区、仁化县、翁源县、新丰县、浈江区、乐昌市)
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汕头市(龙湖区、澄海区、南澳县、潮阳区、濠江区、潮南区、金平区)
赤峰市(巴林左旗、松山区、翁牛特旗、宁城县、敖汉旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、林西县、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、元宝山区、红山区)
开封市(鼓楼区、通许县、禹王台区、顺河回族区、兰考县、祥符区、龙亭区、尉氏县、杞县)
信阳市(淮滨县、浉河区、潢川县、光山县、新县、商城县、固始县、罗山县、平桥区、息县)
黔南布依族苗族自治州(三都水族自治县、罗甸县、长顺县、惠水县、独山县、都匀市、荔波县、贵定县、瓮安县、平塘县、福泉市、龙里县)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
昌都市(边坝县、八宿县、左贡县、芒康县、洛隆县、贡觉县、丁青县、卡若区、类乌齐县、察雅县、江达县)
宜宾市(南溪区、兴文县、江安县、翠屏区、珙县、筠连县、屏山县、叙州区、高县、长宁县)
五指山市(琼海市、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、东方市、万宁市、屯昌县、文昌市、昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县、定安县、临高县、乐东黎族自治县)
唐山市(古冶区、迁安市、迁西县、丰南区、路南区、路北区、滦州市、开平区、乐亭县、曹妃甸区、遵化市、玉田县、滦南县、丰润区)
拉萨市(林周县、城关区、堆龙德庆区、墨竹工卡县、当雄县、曲水县、尼木县、达孜区)
抚顺市(抚顺县、清原满族自治县、新抚区、东洲区、新宾满族自治县、顺城区、望花区)
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伊犁哈萨克自治州(伊宁县、霍尔果斯市、新源县、霍城县、巩留县、伊宁市、特克斯县、奎屯市、尼勒克县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县)
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扬州市(宝应县、江都区、邗江区、仪征市、高邮市、广陵区)
商丘市(宁陵县、永城市、夏邑县、梁园区、民权县、柘城县、睢阳区、睢县、虞城县)
辽阳市(弓长岭区、宏伟区、辽阳县、文圣区、灯塔市、白塔区、太子河区)
兴安盟(扎赉特旗、阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗)
石家庄市(长安区、无极县、辛集市、赵县、平山县、新乐市、井陉矿区、晋州市、深泽县、裕华区、桥西区、鹿泉区、正定县、井陉县、行唐县、新华区、高邑县、栾城区、藁城区、元氏县、赞皇县、灵寿县)
濮阳市(南乐县、清丰县、台前县、濮阳县、华龙区、范县)
牡丹江市(阳明区、爱民区、宁安市、东安区、绥芬河市、林口县、海林市、西安区、东宁市、穆棱市)
黄山市(徽州区、休宁县、黟县、祁门县、黄山区、屯溪区、歙县)
◎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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