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楚雄彝族自治州(元谋县、楚雄市、姚安县、南华县、大姚县、禄丰市、永仁县、双柏县、武定县、牟定县)
宜春市(袁州区、高安市、丰城市、上高县、奉新县、万载县、铜鼓县、樟树市、靖安县、宜丰县)
泰州市(姜堰区、泰兴市、靖江市、海陵区、高港区、兴化市)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、鹤峰县、利川市、巴东县、恩施市、咸丰县、建始县、来凤县)
曲靖市(麒麟区、陆良县、富源县、马龙区、师宗县、会泽县、沾益区、宣威市、罗平县)
常州市(钟楼区、天宁区、溧阳市、武进区、金坛区、新北区)
鹤岗市(萝北县、工农区、兴山区、南山区、兴安区、东山区、绥滨县、向阳区)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
张掖市(甘州区、临泽县、民乐县、山丹县、肃南裕固族自治县、高台县)
衡阳市(衡阳县、雁峰区、衡山县、珠晖区、石鼓区、常宁市、衡南县、衡东县、祁东县、南岳区、耒阳市、蒸湘区)
北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)
韶关市(翁源县、新丰县、乐昌市、南雄市、乳源瑶族自治县、始兴县、浈江区、曲江区、武江区、仁化县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿克陶县、阿图什市)
那曲市(索县、班戈县、申扎县、嘉黎县、巴青县、尼玛县、聂荣县、双湖县、安多县、比如县、色尼区)
包头市(青山区、昆都仑区、固阳县、石拐区、东河区、白云鄂博矿区、九原区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗)
吴忠市(利通区、红寺堡区、青铜峡市、同心县、盐池县)
海东市(平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县)
揭阳市(榕城区、揭东区、普宁市、惠来县、揭西县)
自贡市(贡井区、富顺县、沿滩区、自流井区、荣县、大安区)
内江市(隆昌市、市中区、资中县、东兴区、威远县)
淄博市(淄川区、临淄区、周村区、桓台县、张店区、沂源县、博山区、高青县)
宜宾市(兴文县、珙县、筠连县、南溪区、屏山县、长宁县、高县、翠屏区、叙州区、江安县)
雅安市(宝兴县、芦山县、荥经县、汉源县、雨城区、石棉县、名山区、天全县)
宁波市(象山县、奉化区、余姚市、鄞州区、宁海县、江北区、海曙区、北仑区、镇海区、慈溪市)
淮南市(凤台县、八公山区、谢家集区、潘集区、田家庵区、寿县、大通区)
阳泉市(平定县、城区、矿区、盂县、郊区)
营口市(大石桥市、老边区、盖州市、西市区、站前区、鲅鱼圈区)
南昌市(青山湖区、进贤县、西湖区、安义县、新建区、南昌县、东湖区、青云谱区、红谷滩区)
庆阳市(宁县、西峰区、合水县、正宁县、镇原县、华池县、环县、庆城县)
海口市(美兰区、秀英区、龙华区、琼山区)
盘锦市(双台子区、盘山县、兴隆台区、大洼区)
泉州市(晋江市、鲤城区、永春县、石狮市、惠安县、安溪县、洛江区、德化县、南安市、泉港区、丰泽区、金门县)
七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、伊宁县、尼勒克县、霍尔果斯市、霍城县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、新源县、奎屯市、昭苏县)
新余市(分宜县、渝水区)
邢台市(广宗县、临西县、内丘县、任泽区、南和区、襄都区、平乡县、柏乡县、隆尧县、临城县、巨鹿县、南宫市、威县、宁晋县、清河县、沙河市、新河县、信都区)
德阳市(罗江区、什邡市、绵竹市、中江县、广汉市、旌阳区)
铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)
齐齐哈尔市(讷河市、克山县、碾子山区、克东县、甘南县、泰来县、拜泉县、富拉尔基区、龙沙区、铁锋区、建华区、昂昂溪区、依安县、龙江县、富裕县、梅里斯达斡尔族区)
甘孜藏族自治州(甘孜县、白玉县、炉霍县、巴塘县、丹巴县、康定市、新龙县、色达县、道孚县、石渠县、乡城县、雅江县、九龙县、得荣县、德格县、泸定县、稻城县、理塘县)
阜阳市(颍泉区、界首市、临泉县、阜南县、颍上县、颍州区、太和县、颍东区)
南平市(建阳区、政和县、邵武市、松溪县、浦城县、延平区、建瓯市、顺昌县、武夷山市、光泽县)
山南市(洛扎县、错那市、贡嘎县、琼结县、浪卡子县、措美县、扎囊县、桑日县、乃东区、曲松县、隆子县、加查县)
凉山彝族自治州(甘洛县、西昌市、会东县、盐源县、德昌县、宁南县、美姑县、雷波县、昭觉县、越西县、会理市、木里藏族自治县、金阳县、普格县、冕宁县、布拖县、喜德县)
成都市(新都区、简阳市、大邑县、金堂县、龙泉驿区、崇州市、新津区、彭州市、锦江区、武侯区、都江堰市、蒲江县、金牛区、青羊区、青白江区、双流区、邛崃市、郫都区、温江区、成华区)
内蒙古自治区
永州市(零陵区、道县、双牌县、宁远县、新田县、东安县、江华瑶族自治县、江永县、蓝山县、祁阳市、冷水滩区)
威海市(荣成市、乳山市、环翠区、文登区)
连云港市(灌南县、连云区、东海县、海州区、灌云县、赣榆区)
三明市(尤溪县、宁化县、永安市、建宁县、泰宁县、三元区、沙县区、明溪县、大田县、清流县、将乐县)
崇左市(宁明县、凭祥市、大新县、天等县、江州区、扶绥县、龙州县)
眉山市(彭山区、洪雅县、仁寿县、丹棱县、青神县、东坡区)
莆田市(秀屿区、荔城区、城厢区、仙游县、涵江区)
呼和浩特市(土默特左旗、新城区、玉泉区、赛罕区、武川县、和林格尔县、清水河县、回民区、托克托县)
海南藏族自治州(贵德县、同德县、共和县、兴海县、贵南县)
苏州市(吴江区、太仓市、吴中区、虎丘区、昆山市、相城区、姑苏区、常熟市、张家港市)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
宝鸡市(太白县、千阳县、陇县、麟游县、岐山县、凤翔区、扶风县、凤县、渭滨区、眉县、陈仓区、金台区)
临沂市(河东区、兰山区、沂水县、费县、沂南县、罗庄区、郯城县、兰陵县、平邑县、临沭县、莒南县、蒙阴县)
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烟台市(福山区、龙口市、莱山区、莱阳市、牟平区、莱州市、海阳市、招远市、栖霞市、芝罘区、蓬莱区)
周口市(商水县、川汇区、沈丘县、项城市、鹿邑县、淮阳区、太康县、西华县、郸城县、扶沟县)
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儋州市
信阳市(浉河区、新县、固始县、光山县、淮滨县、息县、平桥区、商城县、罗山县、潢川县)
中山市
娄底市(涟源市、冷水江市、新化县、娄星区、双峰县)
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岳阳市(岳阳县、湘阴县、岳阳楼区、汨罗市、平江县、君山区、华容县、云溪区、临湘市)
漳州市(诏安县、龙海区、芗城区、龙文区、平和县、云霄县、长泰区、华安县、漳浦县、南靖县、东山县)
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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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