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泉州市(惠安县、鲤城区、金门县、泉港区、丰泽区、晋江市、南安市、德化县、安溪县、石狮市、洛江区、永春县)
松原市(乾安县、扶余市、宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
海东市(乐都区、平安区、民和回族土族自治县、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县)
金华市(浦江县、东阳市、磐安县、永康市、兰溪市、义乌市、金东区、武义县、婺城区)
淄博市(桓台县、高青县、博山区、淄川区、张店区、周村区、沂源县、临淄区)
铜陵市(枞阳县、义安区、郊区、铜官区)
抚顺市(清原满族自治县、东洲区、望花区、抚顺县、新抚区、新宾满族自治县、顺城区)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、瑞丽市、盈江县、陇川县)
呼伦贝尔市(满洲里市、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、牙克石市、根河市、鄂伦春自治旗、扎兰屯市、海拉尔区、阿荣旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、额尔古纳市、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗)
滨州市(阳信县、滨城区、沾化区、邹平市、无棣县、惠民县、博兴县)
金昌市(永昌县、金川区)
安康市(岚皋县、石泉县、紫阳县、汉滨区、汉阴县、平利县、白河县、旬阳市、镇坪县、宁陕县)
汕尾市(陆河县、海丰县、城区、陆丰市)
连云港市(灌云县、赣榆区、东海县、连云区、灌南县、海州区)
绵阳市(三台县、盐亭县、涪城区、平武县、游仙区、江油市、梓潼县、安州区、北川羌族自治县)
阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)
德州市(宁津县、齐河县、夏津县、德城区、武城县、平原县、庆云县、乐陵市、临邑县、禹城市、陵城区)
扬州市(广陵区、邗江区、宝应县、仪征市、高邮市、江都区)
庆阳市(正宁县、西峰区、镇原县、华池县、环县、庆城县、合水县、宁县)
泸州市(江阳区、叙永县、纳溪区、合江县、古蔺县、龙马潭区、泸县)
广安市(武胜县、邻水县、广安区、华蓥市、前锋区、岳池县)
昭通市(永善县、鲁甸县、昭阳区、镇雄县、巧家县、彝良县、大关县、威信县、盐津县、绥江县、水富市)
临汾市(霍州市、汾西县、大宁县、襄汾县、永和县、乡宁县、蒲县、翼城县、曲沃县、浮山县、隰县、尧都区、安泽县、洪洞县、侯马市、古县、吉县)
烟台市(海阳市、莱州市、莱山区、福山区、牟平区、招远市、芝罘区、栖霞市、蓬莱区、莱阳市、龙口市)
铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)
黔东南苗族侗族自治州(三穗县、雷山县、榕江县、黄平县、台江县、岑巩县、施秉县、锦屏县、从江县、麻江县、丹寨县、凯里市、镇远县、剑河县、天柱县、黎平县)
厦门市(集美区、湖里区、海沧区、翔安区、同安区、思明区)
曲靖市(师宗县、麒麟区、宣威市、陆良县、富源县、马龙区、罗平县、沾益区、会泽县)
白银市(靖远县、景泰县、会宁县、白银区、平川区)
那曲市(申扎县、索县、班戈县、安多县、色尼区、尼玛县、比如县、嘉黎县、巴青县、聂荣县、双湖县)
舟山市(嵊泗县、普陀区、岱山县、定海区)
达州市(开江县、渠县、宣汉县、大竹县、通川区、达川区、万源市)
宁夏回族自治区
内江市(市中区、威远县、隆昌市、东兴区、资中县)
齐齐哈尔市(富裕县、碾子山区、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、龙沙区、龙江县、克山县、拜泉县、铁锋区、富拉尔基区、甘南县、依安县、克东县、讷河市、建华区、泰来县)
和田地区(和田市、皮山县、墨玉县、于田县、洛浦县、和田县、民丰县、策勒县)
徐州市(泉山区、沛县、丰县、新沂市、云龙区、邳州市、贾汪区、睢宁县、鼓楼区、铜山区)
伊春市(友好区、嘉荫县、丰林县、大箐山县、金林区、乌翠区、伊美区、南岔县、铁力市、汤旺县)
淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)
山南市(加查县、洛扎县、错那市、曲松县、琼结县、隆子县、乃东区、浪卡子县、桑日县、扎囊县、措美县、贡嘎县)
西藏自治区
阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、彰武县、太平区、海州区、细河区、新邱区)
甘孜藏族自治州(甘孜县、丹巴县、乡城县、理塘县、色达县、九龙县、新龙县、雅江县、德格县、康定市、石渠县、道孚县、泸定县、得荣县、白玉县、炉霍县、稻城县、巴塘县)
攀枝花市(东区、盐边县、仁和区、米易县、西区)
周口市(鹿邑县、商水县、扶沟县、郸城县、西华县、淮阳区、太康县、沈丘县、项城市、川汇区)
通辽市(开鲁县、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、霍林郭勒市、库伦旗、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗)
遂宁市(蓬溪县、射洪市、船山区、大英县、安居区)
南京市(溧水区、秦淮区、江宁区、六合区、栖霞区、建邺区、玄武区、鼓楼区、浦口区、雨花台区、高淳区)
玉溪市(江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、华宁县、易门县、新平彝族傣族自治县、红塔区、峨山彝族自治县、澄江市)
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大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)
无锡市(新吴区、滨湖区、梁溪区、江阴市、锡山区、宜兴市、惠山区)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
梧州市(万秀区、龙圩区、蒙山县、藤县、长洲区、苍梧县、岑溪市)
黄石市(大冶市、阳新县、黄石港区、下陆区、西塞山区、铁山区)
清远市(佛冈县、连州市、清城区、连南瑶族自治县、清新区、英德市、阳山县、连山壮族瑶族自治县)
白城市(大安市、镇赉县、洮北区、洮南市、通榆县)
衡阳市(雁峰区、南岳区、蒸湘区、衡山县、耒阳市、衡阳县、常宁市、石鼓区、祁东县、衡南县、衡东县、珠晖区)
眉山市(洪雅县、丹棱县、东坡区、彭山区、仁寿县、青神县)
池州市(东至县、石台县、青阳县、贵池区)
淮南市(潘集区、寿县、谢家集区、凤台县、八公山区、田家庵区、大通区)
济源市
新乡市(卫滨区、红旗区、辉县市、原阳县、封丘县、长垣市、卫辉市、凤泉区、获嘉县、延津县、新乡县、牧野区)
内蒙古自治区
景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
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香港特别行政区
牡丹江市(宁安市、林口县、爱民区、阳明区、西安区、海林市、穆棱市、东宁市、绥芬河市、东安区)
九江市(柴桑区、濂溪区、永修县、浔阳区、湖口县、共青城市、修水县、德安县、武宁县、瑞昌市、彭泽县、庐山市、都昌县)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、都兰县、德令哈市、乌兰县、格尔木市)
辽阳市(宏伟区、弓长岭区、白塔区、文圣区、辽阳县、灯塔市、太子河区)
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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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