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昌都市(卡若区、八宿县、丁青县、洛隆县、芒康县、边坝县、左贡县、贡觉县、江达县、类乌齐县、察雅县)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、康巴什区、准格尔旗、乌审旗、鄂托克旗、达拉特旗、鄂托克前旗、东胜区、杭锦旗)
湘潭市(岳塘区、湘乡市、湘潭县、雨湖区、韶山市)
鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)
来宾市(兴宾区、武宣县、合山市、忻城县、象州县、金秀瑶族自治县)
承德市(双滦区、隆化县、丰宁满族自治县、承德县、平泉市、兴隆县、双桥区、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、鹰手营子矿区、滦平县)
连云港市(灌云县、赣榆区、灌南县、连云区、东海县、海州区)
柳州市(柳北区、鹿寨县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、柳南区、融安县、柳城县、柳江区、鱼峰区)
泸州市(叙永县、合江县、龙马潭区、泸县、古蔺县、江阳区、纳溪区)
宜春市(铜鼓县、丰城市、奉新县、靖安县、樟树市、高安市、袁州区、上高县、万载县、宜丰县)
长治市(黎城县、长子县、襄垣县、平顺县、武乡县、沁县、上党区、潞州区、壶关县、屯留区、沁源县、潞城区)
克拉玛依市(白碱滩区、克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区)
三沙市(南沙区、西沙区)
辽阳市(宏伟区、太子河区、辽阳县、灯塔市、弓长岭区、白塔区、文圣区)
三门峡市(陕州区、湖滨区、灵宝市、渑池县、义马市、卢氏县)
防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)
襄阳市(南漳县、谷城县、老河口市、宜城市、襄州区、保康县、樊城区、襄城区、枣阳市)
资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)
荆州市(荆州区、监利市、洪湖市、公安县、松滋市、石首市、沙市区、江陵县)
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)
昆明市(官渡区、宜良县、晋宁区、东川区、寻甸回族彝族自治县、西山区、盘龙区、呈贡区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、五华区、嵩明县、安宁市)
林芝市(工布江达县、墨脱县、朗县、巴宜区、察隅县、米林市、波密县)
驻马店市(上蔡县、驿城区、泌阳县、新蔡县、确山县、平舆县、西平县、正阳县、遂平县、汝南县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿图什市、阿合奇县)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
青岛市(胶州市、市北区、市南区、黄岛区、城阳区、崂山区、莱西市、即墨区、平度市、李沧区)
衡水市(武强县、武邑县、冀州区、景县、故城县、深州市、饶阳县、桃城区、枣强县、阜城县、安平县)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、吉木萨尔县、昌吉市、奇台县、呼图壁县、木垒哈萨克自治县)
成都市(彭州市、青白江区、都江堰市、新津区、蒲江县、大邑县、青羊区、崇州市、双流区、武侯区、郫都区、金堂县、邛崃市、龙泉驿区、简阳市、锦江区、新都区、温江区、金牛区、成华区)
新乡市(牧野区、卫滨区、封丘县、原阳县、辉县市、长垣市、延津县、卫辉市、获嘉县、凤泉区、新乡县、红旗区)
金华市(婺城区、磐安县、义乌市、浦江县、金东区、武义县、永康市、兰溪市、东阳市)
南京市(浦口区、鼓楼区、六合区、玄武区、秦淮区、溧水区、江宁区、高淳区、建邺区、栖霞区、雨花台区)
怀化市(会同县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、鹤城区、辰溪县、芷江侗族自治县、中方县、洪江市、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、沅陵县、通道侗族自治县)
盘锦市(盘山县、兴隆台区、大洼区、双台子区)
牡丹江市(阳明区、海林市、东安区、西安区、绥芬河市、林口县、宁安市、爱民区、穆棱市、东宁市)
开封市(龙亭区、鼓楼区、通许县、禹王台区、顺河回族区、尉氏县、祥符区、兰考县、杞县)
黔南布依族苗族自治州(贵定县、荔波县、平塘县、福泉市、龙里县、长顺县、都匀市、瓮安县、惠水县、独山县、罗甸县、三都水族自治县)
双鸭山市(岭东区、宝山区、集贤县、友谊县、宝清县、尖山区、四方台区、饶河县)
文山壮族苗族自治州(西畴县、富宁县、广南县、丘北县、文山市、砚山县、马关县、麻栗坡县)
黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县)
揭阳市(榕城区、普宁市、惠来县、揭东区、揭西县)
河池市(罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县、金城江区、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、南丹县、凤山县、宜州区、东兰县、巴马瑶族自治县、天峨县)
包头市(九原区、青山区、固阳县、东河区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、昆都仑区、土默特右旗、白云鄂博矿区)
德州市(武城县、齐河县、宁津县、临邑县、庆云县、禹城市、平原县、德城区、乐陵市、夏津县、陵城区)
秦皇岛市(海港区、昌黎县、抚宁区、山海关区、北戴河区、卢龙县、青龙满族自治县)
运城市(万荣县、闻喜县、芮城县、临猗县、平陆县、稷山县、新绛县、绛县、永济市、河津市、盐湖区、夏县、垣曲县)
莆田市(秀屿区、涵江区、城厢区、仙游县、荔城区)
兰州市(城关区、红古区、皋兰县、安宁区、七里河区、永登县、榆中县、西固区)
崇左市(大新县、宁明县、江州区、天等县、凭祥市、龙州县、扶绥县)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、乌兰县、德令哈市、茫崖市、都兰县、天峻县)
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四平市(双辽市、梨树县、铁西区、铁东区、伊通满族自治县)
南昌市(进贤县、东湖区、南昌县、新建区、青山湖区、安义县、红谷滩区、西湖区、青云谱区)
呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、阿荣旗、根河市、海拉尔区、额尔古纳市、鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、满洲里市、鄂伦春自治旗、牙克石市、陈巴尔虎旗)
延边朝鲜族自治州(和龙市、安图县、珲春市、汪清县、敦化市、龙井市、延吉市、图们市)
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泰安市(东平县、岱岳区、新泰市、宁阳县、泰山区、肥城市)
儋州市
哈尔滨市(阿城区、呼兰区、道外区、双城区、木兰县、依兰县、延寿县、松北区、南岗区、香坊区、宾县、方正县、通河县、尚志市、五常市、平房区、道里区、巴彦县)
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邵阳市(绥宁县、隆回县、城步苗族自治县、双清区、北塔区、新邵县、武冈市、新宁县、洞口县、邵东市、邵阳县、大祥区)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、富蕴县、布尔津县、吉木乃县、青河县、福海县、哈巴河县)
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定西市(通渭县、岷县、陇西县、临洮县、安定区、漳县、渭源县)
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甘孜藏族自治州(理塘县、雅江县、九龙县、巴塘县、丹巴县、石渠县、新龙县、稻城县、道孚县、泸定县、白玉县、甘孜县、乡城县、炉霍县、得荣县、德格县、康定市、色达县)
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兴安盟(阿尔山市、突泉县、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗)
◎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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