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漳州市(南靖县、华安县、平和县、龙文区、漳浦县、诏安县、东山县、长泰区、龙海区、云霄县、芗城区)
三沙市(西沙区、南沙区)
焦作市(博爱县、武陟县、山阳区、修武县、解放区、马村区、温县、沁阳市、孟州市、中站区)
泉州市(石狮市、丰泽区、晋江市、洛江区、德化县、南安市、永春县、鲤城区、惠安县、安溪县、泉港区、金门县) 汕尾市(城区、海丰县、陆河县、陆丰市)
南京市(溧水区、高淳区、六合区、雨花台区、建邺区、浦口区、鼓楼区、玄武区、秦淮区、江宁区、栖霞区)
三门峡市(义马市、湖滨区、渑池县、陕州区、灵宝市、卢氏县)
泰州市(靖江市、海陵区、兴化市、姜堰区、泰兴市、高港区)
鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区) 吴忠市(红寺堡区、盐池县、青铜峡市、同心县、利通区)
楚雄彝族自治州(永仁县、楚雄市、南华县、姚安县、双柏县、牟定县、元谋县、武定县、大姚县、禄丰市)
中山市
保山市(施甸县、隆阳区、昌宁县、腾冲市、龙陵县)
攀枝花市(仁和区、盐边县、米易县、东区、西区)
石河子市(双河市、阿拉尔市、白杨市、五家渠市、新星市、昆玉市、胡杨河市、北屯市、图木舒克市、铁门关市、可克达拉市)
三明市(明溪县、尤溪县、大田县、沙县区、建宁县、三元区、宁化县、泰宁县、清流县、将乐县、永安市)
九江市(浔阳区、湖口县、庐山市、濂溪区、武宁县、修水县、彭泽县、德安县、共青城市、永修县、都昌县、瑞昌市、柴桑区)
黑河市(北安市、嫩江市、逊克县、孙吴县、爱辉区、五大连池市)
抚顺市(新宾满族自治县、抚顺县、望花区、东洲区、新抚区、顺城区、清原满族自治县)
延边朝鲜族自治州(安图县、珲春市、延吉市、龙井市、图们市、和龙市、汪清县、敦化市)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
镇江市(丹徒区、润州区、丹阳市、扬中市、句容市、京口区)
临沂市(罗庄区、兰陵县、河东区、蒙阴县、沂水县、临沭县、郯城县、兰山区、莒南县、沂南县、费县、平邑县)
漯河市(召陵区、舞阳县、源汇区、郾城区、临颍县)
塔城地区(乌苏市、托里县、沙湾市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、裕民县)
徐州市(铜山区、新沂市、泉山区、云龙区、睢宁县、鼓楼区、沛县、丰县、邳州市、贾汪区)
内蒙古自治区
长春市(九台区、南关区、二道区、德惠市、公主岭市、双阳区、朝阳区、榆树市、宽城区、绿园区、农安县)
宁波市(鄞州区、象山县、北仑区、奉化区、慈溪市、海曙区、宁海县、余姚市、江北区、镇海区)
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五指山市(屯昌县、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县、琼海市、文昌市、万宁市、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、临高县、定安县、东方市、保亭黎族苗族自治县)
安庆市(望江县、宜秀区、潜山市、太湖县、怀宁县、迎江区、大观区、宿松县、岳西县、桐城市)
营口市(大石桥市、站前区、西市区、老边区、盖州市、鲅鱼圈区)
玉溪市(通海县、易门县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、澄江市、江川区、红塔区) 新乡市(卫辉市、长垣市、封丘县、原阳县、新乡县、红旗区、辉县市、延津县、凤泉区、获嘉县、卫滨区、牧野区)
长治市(上党区、潞州区、武乡县、沁县、壶关县、襄垣县、沁源县、屯留区、长子县、平顺县、潞城区、黎城县)
南昌市(青山湖区、安义县、红谷滩区、新建区、进贤县、南昌县、西湖区、青云谱区、东湖区)
宝鸡市(眉县、麟游县、渭滨区、金台区、陇县、千阳县、陈仓区、凤县、凤翔区、岐山县、太白县、扶风县)海口市(龙华区、秀英区、琼山区、美兰区)
陇南市(徽县、文县、两当县、成县、武都区、宕昌县、礼县、西和县、康县) 鞍山市(千山区、岫岩满族自治县、台安县、铁西区、海城市、立山区、铁东区)
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和田地区(于田县、和田县、和田市、皮山县、策勒县、墨玉县、洛浦县、民丰县)
泰安市(肥城市、泰山区、东平县、岱岳区、宁阳县、新泰市)朔州市(山阴县、平鲁区、右玉县、应县、怀仁市、朔城区)
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黔东南苗族侗族自治州(凯里市、从江县、榕江县、雷山县、剑河县、麻江县、黎平县、台江县、天柱县、岑巩县、黄平县、丹寨县、锦屏县、镇远县、三穗县、施秉县)
运城市(垣曲县、盐湖区、永济市、稷山县、夏县、芮城县、平陆县、新绛县、临猗县、万荣县、河津市、绛县、闻喜县)
株洲市(石峰区、茶陵县、醴陵市、芦淞区、天元区、荷塘区、攸县、渌口区、炎陵县)
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临汾市(汾西县、曲沃县、浮山县、乡宁县、翼城县、洪洞县、襄汾县、尧都区、古县、蒲县、吉县、大宁县、侯马市、隰县、安泽县、霍州市、永和县)
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阿克苏地区(库车市、柯坪县、阿瓦提县、拜城县、新和县、阿克苏市、乌什县、沙雅县、温宿县)
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伊犁哈萨克自治州(新源县、霍城县、昭苏县、巩留县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、尼勒克县、特克斯县、伊宁县、奎屯市)
海南藏族自治州(贵南县、贵德县、共和县、兴海县、同德县)
肇庆市(四会市、怀集县、广宁县、高要区、封开县、端州区、德庆县、鼎湖区)
石家庄市(晋州市、灵寿县、井陉县、赵县、栾城区、长安区、深泽县、正定县、辛集市、新华区、平山县、井陉矿区、新乐市、行唐县、高邑县、裕华区、藁城区、元氏县、桥西区、赞皇县、无极县、鹿泉区)
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”。