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德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、盈江县、陇川县、瑞丽市)
沈阳市(浑南区、皇姑区、法库县、新民市、康平县、大东区、和平区、沈河区、沈北新区、铁西区、辽中区、于洪区、苏家屯区)
乐山市(五通桥区、峨眉山市、夹江县、市中区、峨边彝族自治县、沙湾区、金口河区、井研县、犍为县、马边彝族自治县、沐川县)
盐城市(大丰区、建湖县、射阳县、盐都区、亭湖区、东台市、滨海县、阜宁县、响水县)
乌兰察布市(四子王旗、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、化德县、察哈尔右翼中旗、兴和县、丰镇市、集宁区、凉城县、卓资县、商都县)
扬州市(邗江区、高邮市、宝应县、仪征市、广陵区、江都区)
株洲市(渌口区、荷塘区、芦淞区、攸县、石峰区、天元区、炎陵县、醴陵市、茶陵县)
常德市(临澧县、澧县、鼎城区、安乡县、石门县、武陵区、桃源县、汉寿县、津市市)
云浮市(新兴县、云安区、郁南县、云城区、罗定市)
郴州市(桂阳县、桂东县、临武县、永兴县、北湖区、宜章县、安仁县、汝城县、嘉禾县、资兴市、苏仙区)
香港特别行政区
连云港市(灌南县、灌云县、海州区、赣榆区、连云区、东海县)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、宁江区、乾安县)
南阳市(桐柏县、淅川县、南召县、西峡县、唐河县、镇平县、卧龙区、邓州市、社旗县、方城县、内乡县、新野县、宛城区)
绍兴市(嵊州市、越城区、诸暨市、柯桥区、上虞区、新昌县)
广元市(旺苍县、苍溪县、昭化区、朝天区、剑阁县、青川县、利州区)
兰州市(城关区、榆中县、皋兰县、红古区、安宁区、永登县、西固区、七里河区)
咸宁市(嘉鱼县、赤壁市、崇阳县、咸安区、通山县、通城县)
铁岭市(铁岭县、银州区、调兵山市、西丰县、昌图县、清河区、开原市)
石河子市(铁门关市、图木舒克市、胡杨河市、新星市、可克达拉市、阿拉尔市、北屯市、五家渠市、双河市、白杨市、昆玉市)
泉州市(洛江区、惠安县、金门县、石狮市、鲤城区、安溪县、晋江市、德化县、永春县、南安市、丰泽区、泉港区)
河池市(东兰县、天峨县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、凤山县、金城江区、南丹县、都安瑶族自治县、宜州区)
北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)
周口市(商水县、鹿邑县、西华县、项城市、淮阳区、太康县、川汇区、郸城县、扶沟县、沈丘县)
三明市(将乐县、尤溪县、建宁县、永安市、泰宁县、三元区、沙县区、清流县、大田县、明溪县、宁化县)
武威市(古浪县、民勤县、凉州区、天祝藏族自治县)
韶关市(仁化县、武江区、曲江区、乳源瑶族自治县、始兴县、新丰县、翁源县、南雄市、浈江区、乐昌市)
蚌埠市(淮上区、五河县、固镇县、怀远县、蚌山区、龙子湖区、禹会区)
昆明市(宜良县、嵩明县、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、东川区、五华区、安宁市、晋宁区、石林彝族自治县、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、官渡区、西山区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县)
白银市(平川区、会宁县、景泰县、靖远县、白银区)
楚雄彝族自治州(元谋县、永仁县、武定县、姚安县、大姚县、南华县、牟定县、禄丰市、楚雄市、双柏县)
石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
福州市(连江县、马尾区、仓山区、鼓楼区、台江区、闽侯县、晋安区、罗源县、永泰县、平潭县、闽清县、福清市、长乐区)
芜湖市(鸠江区、无为市、弋江区、镜湖区、南陵县、繁昌区、湾沚区)
温州市(鹿城区、平阳县、瑞安市、龙湾区、洞头区、瓯海区、文成县、苍南县、永嘉县、龙港市、乐清市、泰顺县)
金华市(金东区、东阳市、永康市、浦江县、兰溪市、义乌市、磐安县、婺城区、武义县)
西安市(临潼区、周至县、阎良区、莲湖区、碑林区、雁塔区、长安区、高陵区、灞桥区、蓝田县、未央区、鄠邑区、新城区)
信阳市(商城县、淮滨县、平桥区、固始县、光山县、罗山县、潢川县、浉河区、息县、新县)
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴义市、贞丰县、晴隆县、普安县、兴仁市、安龙县、望谟县)
梧州市(苍梧县、蒙山县、龙圩区、藤县、长洲区、岑溪市、万秀区)
荆门市(钟祥市、掇刀区、东宝区、京山市、沙洋县)
大庆市(大同区、林甸县、让胡路区、萨尔图区、肇州县、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、红岗区)
文山壮族苗族自治州(砚山县、麻栗坡县、西畴县、丘北县、广南县、马关县、文山市、富宁县)
东莞市
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
鸡西市(麻山区、鸡冠区、虎林市、城子河区、恒山区、鸡东县、密山市、梨树区、滴道区)
盘锦市(盘山县、大洼区、双台子区、兴隆台区)
钦州市(灵山县、钦北区、浦北县、钦南区)
阿克苏地区(温宿县、乌什县、柯坪县、阿瓦提县、拜城县、沙雅县、库车市、新和县、阿克苏市)
洛阳市(孟津区、涧西区、新安县、伊川县、洛宁县、宜阳县、瀍河回族区、洛龙区、偃师区、汝阳县、西工区、栾川县、嵩县、老城区)
泰州市(兴化市、姜堰区、泰兴市、海陵区、高港区、靖江市)
伊春市(嘉荫县、铁力市、友好区、乌翠区、金林区、大箐山县、伊美区、丰林县、汤旺县、南岔县)
甘南藏族自治州(碌曲县、迭部县、合作市、临潭县、舟曲县、玛曲县、卓尼县、夏河县)
呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、满洲里市、牙克石市、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、阿荣旗、扎赉诺尔区、海拉尔区、陈巴尔虎旗)
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南宁市(江南区、宾阳县、横州市、邕宁区、武鸣区、青秀区、兴宁区、西乡塘区、隆安县、上林县、良庆区、马山县)
杭州市(淳安县、钱塘区、上城区、萧山区、建德市、西湖区、余杭区、拱墅区、富阳区、临平区、桐庐县、滨江区、临安区)
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白山市(靖宇县、抚松县、江源区、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市)
怀化市(通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、会同县、洪江市、中方县、辰溪县、芷江侗族自治县、沅陵县、新晃侗族自治县、鹤城区)
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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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