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韶关市(翁源县、曲江区、武江区、乳源瑶族自治县、新丰县、仁化县、浈江区、乐昌市、始兴县、南雄市)
南通市(海安市、如皋市、海门区、崇川区、启东市、通州区、如东县)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县) 伊春市(大箐山县、南岔县、嘉荫县、汤旺县、铁力市、金林区、乌翠区、伊美区、友好区、丰林县)
河源市(源城区、龙川县、东源县、紫金县、和平县、连平县)
咸宁市(通城县、赤壁市、嘉鱼县、崇阳县、通山县、咸安区)
铜川市(宜君县、印台区、耀州区、王益区)
果洛藏族自治州(甘德县、玛多县、达日县、玛沁县、久治县、班玛县) 重庆市(南岸区、北碚区、荣昌区、南川区、云阳县、璧山区、九龙坡区、城口县、沙坪坝区、忠县、石柱土家族自治县、大渡口区、巴南区、黔江区、万州区、铜梁区、潼南区、奉节县、梁平区、武隆区、丰都县、彭水苗族土家族自治县、永川区、綦江区、秀山土家族苗族自治县、涪陵区、大足区、巫溪县、垫江县、渝北区、江北区、渝中区、酉阳土家族苗族自治县、长寿区、开州区、巫山县、江津区、合川区)
济宁市(泗水县、微山县、任城区、鱼台县、汶上县、邹城市、梁山县、嘉祥县、金乡县、兖州区、曲阜市)
金昌市(金川区、永昌县)
南昌市(青云谱区、青山湖区、南昌县、新建区、安义县、红谷滩区、西湖区、进贤县、东湖区)
营口市(大石桥市、西市区、盖州市、站前区、鲅鱼圈区、老边区)
阿勒泰地区(吉木乃县、哈巴河县、青河县、福海县、富蕴县、阿勒泰市、布尔津县)
定西市(岷县、安定区、临洮县、陇西县、漳县、通渭县、渭源县)
菏泽市(东明县、郓城县、定陶区、曹县、单县、牡丹区、鄄城县、巨野县、成武县)
聊城市(莘县、阳谷县、临清市、冠县、东阿县、东昌府区、高唐县、茌平区)
来宾市(合山市、象州县、兴宾区、金秀瑶族自治县、武宣县、忻城县)
澳门特别行政区
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
鸡西市(鸡东县、密山市、恒山区、虎林市、滴道区、鸡冠区、城子河区、梨树区、麻山区)
怀化市(麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、通道侗族自治县、鹤城区、会同县、中方县、洪江市、靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、沅陵县、溆浦县)
唐山市(玉田县、滦州市、遵化市、迁安市、曹妃甸区、滦南县、迁西县、丰润区、路南区、开平区、古冶区、丰南区、路北区、乐亭县)
海东市(乐都区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、平安区)
日喀则市(吉隆县、萨迦县、昂仁县、亚东县、谢通门县、仁布县、桑珠孜区、聂拉木县、萨嘎县、白朗县、岗巴县、南木林县、江孜县、康马县、定日县、拉孜县、定结县、仲巴县)
兰州市(七里河区、红古区、皋兰县、安宁区、西固区、永登县、榆中县、城关区)
凉山彝族自治州(冕宁县、木里藏族自治县、盐源县、雷波县、普格县、美姑县、会东县、越西县、会理市、甘洛县、西昌市、德昌县、宁南县、昭觉县、金阳县、布拖县、喜德县)
驻马店市(确山县、驿城区、西平县、新蔡县、遂平县、泌阳县、汝南县、正阳县、上蔡县、平舆县)
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常州市(新北区、钟楼区、天宁区、溧阳市、金坛区、武进区)
红河哈尼族彝族自治州(个旧市、元阳县、开远市、屏边苗族自治县、弥勒市、河口瑶族自治县、红河县、石屏县、泸西县、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、绿春县)
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宁波市(江北区、海曙区、象山县、奉化区、北仑区、余姚市、宁海县、慈溪市、鄞州区、镇海区) 大理白族自治州(鹤庆县、宾川县、洱源县、漾濞彝族自治县、祥云县、云龙县、南涧彝族自治县、大理市、永平县、弥渡县、剑川县、巍山彝族回族自治县)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
商洛市(洛南县、山阳县、商州区、镇安县、丹凤县、柞水县、商南县)
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达州市(宣汉县、大竹县、开江县、通川区、渠县、万源市、达川区) 忻州市(静乐县、保德县、宁武县、代县、五寨县、繁峙县、忻府区、原平市、河曲县、偏关县、神池县、岢岚县、五台县、定襄县)
哈尔滨市(巴彦县、延寿县、双城区、尚志市、道里区、宾县、通河县、方正县、香坊区、松北区、木兰县、依兰县、道外区、平房区、南岗区、五常市、呼兰区、阿城区)
柳州市(柳江区、融安县、柳城县、鹿寨县、柳北区、三江侗族自治县、柳南区、融水苗族自治县、鱼峰区、城中区)
永州市(零陵区、新田县、双牌县、江华瑶族自治县、宁远县、东安县、蓝山县、冷水滩区、江永县、道县、祁阳市)马鞍山市(和县、含山县、当涂县、花山区、博望区、雨山区)
乐山市(井研县、峨边彝族自治县、沐川县、峨眉山市、夹江县、五通桥区、犍为县、沙湾区、市中区、马边彝族自治县、金口河区)
克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)
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湘潭市(岳塘区、韶山市、雨湖区、湘乡市、湘潭县)
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淄博市(博山区、张店区、沂源县、临淄区、淄川区、桓台县、周村区、高青县)
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塔城地区(乌苏市、沙湾市、裕民县、托里县、塔城市、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县)
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四平市(伊通满族自治县、铁东区、梨树县、铁西区、双辽市)
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”。