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本溪市(南芬区、溪湖区、平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、明山区)
固原市(原州区、西吉县、泾源县、彭阳县、隆德县)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、额敏县、沙湾市、托里县、裕民县、塔城市)
金华市(武义县、义乌市、浦江县、东阳市、婺城区、兰溪市、金东区、磐安县、永康市)
平顶山市(汝州市、湛河区、舞钢市、鲁山县、郏县、卫东区、宝丰县、石龙区、新华区、叶县)
来宾市(金秀瑶族自治县、忻城县、武宣县、合山市、兴宾区、象州县)
济源市
承德市(隆化县、双滦区、丰宁满族自治县、承德县、鹰手营子矿区、平泉市、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、双桥区、滦平县、兴隆县)
凉山彝族自治州(雷波县、甘洛县、盐源县、会理市、昭觉县、普格县、木里藏族自治县、西昌市、德昌县、宁南县、冕宁县、越西县、布拖县、会东县、金阳县、喜德县、美姑县)
嘉峪关市
吴忠市(利通区、盐池县、同心县、青铜峡市、红寺堡区)
四平市(铁东区、铁西区、梨树县、双辽市、伊通满族自治县)
商丘市(永城市、夏邑县、虞城县、睢县、睢阳区、梁园区、民权县、宁陵县、柘城县)
安顺市(西秀区、平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县)
丽水市(青田县、松阳县、莲都区、云和县、龙泉市、庆元县、遂昌县、景宁畲族自治县、缙云县)
抚顺市(抚顺县、新宾满族自治县、望花区、东洲区、清原满族自治县、新抚区、顺城区)
盐城市(滨海县、盐都区、大丰区、建湖县、阜宁县、射阳县、响水县、亭湖区、东台市)
广安市(邻水县、广安区、华蓥市、前锋区、武胜县、岳池县)
那曲市(聂荣县、索县、尼玛县、双湖县、巴青县、班戈县、安多县、嘉黎县、比如县、申扎县、色尼区)
新余市(渝水区、分宜县)
焦作市(博爱县、修武县、马村区、温县、武陟县、沁阳市、孟州市、解放区、山阳区、中站区)
太原市(娄烦县、古交市、清徐县、杏花岭区、万柏林区、晋源区、尖草坪区、迎泽区、阳曲县、小店区)
张家界市(桑植县、永定区、武陵源区、慈利县)
大同市(新荣区、平城区、灵丘县、广灵县、阳高县、浑源县、云冈区、左云县、天镇县、云州区)
湛江市(徐闻县、雷州市、坡头区、赤坎区、遂溪县、霞山区、廉江市、吴川市、麻章区)
中山市
马鞍山市(和县、雨山区、花山区、博望区、当涂县、含山县)
丽江市(永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区)
青岛市(即墨区、李沧区、市北区、城阳区、崂山区、胶州市、莱西市、市南区、黄岛区、平度市)
扬州市(邗江区、仪征市、广陵区、高邮市、江都区、宝应县)
绍兴市(新昌县、越城区、上虞区、诸暨市、柯桥区、嵊州市)
惠州市(博罗县、惠东县、惠城区、龙门县、惠阳区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
株洲市(炎陵县、荷塘区、芦淞区、攸县、醴陵市、天元区、石峰区、茶陵县、渌口区)
永州市(宁远县、新田县、道县、江永县、零陵区、双牌县、冷水滩区、江华瑶族自治县、祁阳市、东安县、蓝山县)
崇左市(扶绥县、凭祥市、大新县、江州区、宁明县、天等县、龙州县)
宣城市(广德市、泾县、绩溪县、郎溪县、宣州区、宁国市、旌德县)
广西壮族自治区
郑州市(管城回族区、中牟县、登封市、二七区、上街区、金水区、惠济区、荥阳市、新密市、中原区、新郑市、巩义市)
宜昌市(猇亭区、宜都市、伍家岗区、远安县、西陵区、兴山县、长阳土家族自治县、点军区、秭归县、枝江市、当阳市、夷陵区、五峰土家族自治县)
张掖市(肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县、甘州区、高台县、山丹县)
遂宁市(船山区、大英县、蓬溪县、射洪市、安居区)
汕尾市(陆河县、城区、陆丰市、海丰县)
七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)
儋州市
合肥市(庐阳区、庐江县、包河区、肥东县、长丰县、巢湖市、蜀山区、瑶海区、肥西县)
乌鲁木齐市(水磨沟区、达坂城区、头屯河区、新市区、乌鲁木齐县、天山区、米东区、沙依巴克区)
邢台市(新河县、宁晋县、任泽区、沙河市、南宫市、柏乡县、信都区、临西县、隆尧县、临城县、平乡县、襄都区、威县、广宗县、南和区、内丘县、巨鹿县、清河县)
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信阳市(浉河区、淮滨县、罗山县、息县、固始县、光山县、商城县、新县、平桥区、潢川县)
榆林市(神木市、靖边县、绥德县、横山区、清涧县、米脂县、榆阳区、吴堡县、定边县、子洲县、佳县、府谷县)
宜春市(宜丰县、樟树市、靖安县、奉新县、铜鼓县、高安市、上高县、万载县、丰城市、袁州区)
通辽市(科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗、开鲁县、奈曼旗、科尔沁区)
哈尔滨市(五常市、道外区、平房区、延寿县、呼兰区、双城区、阿城区、松北区、道里区、方正县、宾县、木兰县、香坊区、通河县、依兰县、巴彦县、南岗区、尚志市)
徐州市(泉山区、鼓楼区、新沂市、丰县、云龙区、铜山区、睢宁县、沛县、贾汪区、邳州市)
赣州市(章贡区、宁都县、赣县区、崇义县、大余县、全南县、南康区、会昌县、信丰县、石城县、上犹县、定南县、寻乌县、瑞金市、兴国县、安远县、于都县、龙南市)
六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)
林芝市(米林市、波密县、察隅县、朗县、巴宜区、墨脱县、工布江达县)
宝鸡市(陇县、渭滨区、金台区、凤翔区、太白县、凤县、麟游县、扶风县、眉县、岐山县、陈仓区、千阳县)
唐山市(迁安市、路北区、玉田县、丰润区、滦州市、迁西县、曹妃甸区、遵化市、开平区、丰南区、路南区、古冶区、滦南县、乐亭县)
平凉市(崆峒区、华亭市、灵台县、庄浪县、静宁县、泾川县、崇信县)
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珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
温州市(文成县、乐清市、龙港市、瓯海区、泰顺县、永嘉县、鹿城区、洞头区、苍南县、瑞安市、龙湾区、平阳县)
长沙市(岳麓区、芙蓉区、长沙县、望城区、雨花区、浏阳市、宁乡市、天心区、开福区)
银川市(兴庆区、西夏区、永宁县、金凤区、灵武市、贺兰县)
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甘南藏族自治州(迭部县、卓尼县、玛曲县、合作市、夏河县、舟曲县、临潭县、碌曲县)
德阳市(广汉市、罗江区、什邡市、旌阳区、绵竹市、中江县)
晋城市(沁水县、泽州县、城区、阳城县、陵川县、高平市)
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衡水市(武邑县、阜城县、冀州区、武强县、景县、饶阳县、枣强县、故城县、桃城区、安平县、深州市)
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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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