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福州市(晋安区、长乐区、永泰县、福清市、平潭县、闽清县、罗源县、连江县、闽侯县、鼓楼区、台江区、马尾区、仓山区)
林芝市(朗县、波密县、墨脱县、工布江达县、巴宜区、察隅县、米林市)
西安市(鄠邑区、阎良区、碑林区、灞桥区、新城区、高陵区、蓝田县、雁塔区、未央区、莲湖区、临潼区、周至县、长安区)
哈尔滨市(松北区、双城区、道外区、五常市、通河县、道里区、依兰县、宾县、阿城区、平房区、尚志市、方正县、延寿县、香坊区、呼兰区、巴彦县、木兰县、南岗区)
七台河市(勃利县、茄子河区、桃山区、新兴区)
达州市(开江县、万源市、宣汉县、渠县、通川区、达川区、大竹县)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、盈江县、梁河县、瑞丽市、芒市)
武汉市(蔡甸区、硚口区、东西湖区、汉南区、江夏区、洪山区、江岸区、武昌区、黄陂区、青山区、江汉区、汉阳区、新洲区)
郴州市(资兴市、桂东县、北湖区、临武县、汝城县、永兴县、苏仙区、嘉禾县、安仁县、桂阳县、宜章县)
九江市(濂溪区、武宁县、都昌县、湖口县、浔阳区、修水县、彭泽县、德安县、柴桑区、共青城市、永修县、庐山市、瑞昌市)
厦门市(集美区、翔安区、同安区、思明区、海沧区、湖里区)
吴忠市(红寺堡区、同心县、利通区、盐池县、青铜峡市)
扬州市(邗江区、仪征市、江都区、高邮市、广陵区、宝应县)
百色市(西林县、凌云县、德保县、田东县、平果市、田阳区、田林县、隆林各族自治县、右江区、乐业县、靖西市、那坡县)
包头市(昆都仑区、青山区、石拐区、东河区、土默特右旗、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、固阳县)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、永靖县、临夏市、和政县、东乡族自治县、广河县、临夏县)
中山市
阜阳市(临泉县、阜南县、界首市、颍州区、颍上县、颍东区、颍泉区、太和县)
塔城地区(额敏县、裕民县、塔城市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、乌苏市)
南宁市(青秀区、良庆区、武鸣区、横州市、兴宁区、江南区、隆安县、西乡塘区、宾阳县、邕宁区、上林县、马山县)
忻州市(五寨县、静乐县、宁武县、忻府区、神池县、岢岚县、河曲县、五台县、繁峙县、原平市、代县、偏关县、保德县、定襄县)
丽水市(缙云县、莲都区、遂昌县、景宁畲族自治县、松阳县、龙泉市、青田县、云和县、庆元县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县、乾安县、扶余市)
韶关市(乳源瑶族自治县、乐昌市、武江区、始兴县、仁化县、翁源县、曲江区、南雄市、浈江区、新丰县)
海南藏族自治州(兴海县、贵南县、贵德县、同德县、共和县)
武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)
黄石市(下陆区、西塞山区、黄石港区、大冶市、阳新县、铁山区)
温州市(瓯海区、苍南县、龙港市、文成县、永嘉县、平阳县、龙湾区、瑞安市、乐清市、洞头区、泰顺县、鹿城区)
内蒙古自治区
商丘市(永城市、梁园区、民权县、宁陵县、夏邑县、睢县、柘城县、虞城县、睢阳区)
晋城市(高平市、陵川县、泽州县、沁水县、城区、阳城县)
铜仁市(石阡县、思南县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、德江县、江口县、万山区、碧江区)
临沧市(永德县、凤庆县、云县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、沧源佤族自治县)
崇左市(龙州县、江州区、大新县、扶绥县、宁明县、天等县、凭祥市)
临沂市(费县、临沭县、平邑县、兰陵县、沂南县、郯城县、兰山区、蒙阴县、罗庄区、河东区、沂水县、莒南县)
衡水市(故城县、安平县、武强县、深州市、阜城县、饶阳县、景县、桃城区、冀州区、武邑县、枣强县)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、开远市、蒙自市、弥勒市、建水县、石屏县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、泸西县、红河县)
咸宁市(赤壁市、通城县、崇阳县、通山县、咸安区、嘉鱼县)
六安市(霍邱县、金安区、霍山县、裕安区、金寨县、叶集区、舒城县)
保山市(隆阳区、昌宁县、施甸县、龙陵县、腾冲市)
青岛市(市北区、即墨区、市南区、平度市、胶州市、城阳区、崂山区、李沧区、莱西市、黄岛区)
佛山市(高明区、禅城区、三水区、南海区、顺德区)
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雅安市(宝兴县、雨城区、汉源县、天全县、荥经县、芦山县、名山区、石棉县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、德令哈市、都兰县、天峻县、格尔木市、茫崖市)
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咸阳市(礼泉县、武功县、杨陵区、长武县、旬邑县、三原县、兴平市、秦都区、永寿县、淳化县、彬州市、渭城区、泾阳县、乾县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)
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六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)
昭通市(水富市、昭阳区、彝良县、永善县、巧家县、盐津县、威信县、绥江县、鲁甸县、镇雄县、大关县)
漳州市(龙海区、长泰区、南靖县、诏安县、东山县、漳浦县、云霄县、芗城区、龙文区、平和县、华安县)
蚌埠市(淮上区、龙子湖区、禹会区、蚌山区、固镇县、五河县、怀远县)
常州市(钟楼区、新北区、溧阳市、天宁区、金坛区、武进区)
葫芦岛市(建昌县、兴城市、南票区、龙港区、绥中县、连山区)
无锡市(梁溪区、惠山区、锡山区、新吴区、宜兴市、江阴市、滨湖区)
朝阳市(北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、凌源市、双塔区、朝阳县、龙城区)
张家口市(宣化区、尚义县、蔚县、崇礼区、阳原县、下花园区、涿鹿县、桥西区、桥东区、赤城县、张北县、万全区、沽源县、康保县、怀安县、怀来县)
阳泉市(城区、盂县、矿区、平定县、郊区)
沈阳市(新民市、法库县、大东区、康平县、沈河区、苏家屯区、和平区、沈北新区、皇姑区、辽中区、铁西区、于洪区、浑南区)
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云浮市(新兴县、郁南县、云城区、罗定市、云安区)
贺州市(平桂区、昭平县、富川瑶族自治县、八步区、钟山县)
宜春市(靖安县、樟树市、丰城市、高安市、奉新县、万载县、袁州区、上高县、宜丰县、铜鼓县)
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阿勒泰地区(福海县、哈巴河县、布尔津县、富蕴县、青河县、阿勒泰市、吉木乃县)
◎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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