文 | ai大模型工場，作者｜西梅汁，編輯｜星奈
曾幾何時，大模型創業圈風光無限，「ai六小龍」，曾被視作中國ai衝擊國際舞台的先鋒隊。
進入2025年，面對新對手deepseek的衝擊，「六小龍」陣營出現了明顯分化：有人退出前線，有人堅守陣地。一年前還備受資本追捧的「小龍們」，如今除了智譜ai和階躍星辰外，其它幾家自2024年下半年起，便「再無融資消息」。
然而短短一年光景，兩位成員已明顯「掉隊」，風光不再。零一和百川到底做錯了什麼？他們的困境，又預示着什麼樣的行業走向？
一、泡沫退潮：從「六小龍」到「四小強」的行業洗牌
國產大模型興起的2023年，被稱為「大模型元年」。彼時，chatgpt的橫空出世點燃了全球對通用人工智能的熱情，國內企業與創業團隊爭先恐後入局，繼而「六小龍」也迅速脫穎而出。
在一輪輪融資和模型發佈中，熱錢涌動，創業者與投資人高歌猛進。數據顯示，2023年這六家公司累計融資超過60億元人民幣，幾乎佔據國產大模型早期融資總額的一半以上。
然而，到了2024年底，行業進入「冷靜期」。創企的燒錢模式和盲目追求技術參數的時代逐漸退場，新的競爭法則悄然興起，商業化的道路變得更加艱難。大模型研發成本高昂，而應用場景落地的速度則遠低於預期，行業的高光時刻隨之消逝。
如今，在這場「優勝劣汰」的競爭中，智譜、minimax、月之暗面和階躍星辰這四家公司成為了少數「倖存者」。它們並非單純依靠燒錢和技術參數來爭奪市場份額，而是選擇了各自細分賽道，繼續深耕。
而剩下掉隊的兩家零一萬物和百川智能的轉變尤為引人注目。零一萬物憑藉其大規模的技術參數曾經一度吸引關注，但缺乏清晰的產品路線和業務落地路徑，使其迅速陷入困境；百川智能則因頻繁的戰略調整和管理層更迭，逐步從行業頭部位置滑落，最終淡出隊伍。
二、零一與百川做錯了什麼？
進入2025年，ai大模型行業開始經歷第一次「理性回調」。市場不再只看「參數量」「榜單名次」，開始聚焦用戶體驗、成本效率、商業路徑。
此時，「六小龍」開始分化，特別是零一與百川的轉向與疲軟，成為整個行業變化的縮影。
零一的問題出現在多個層面。雖然其推出的yi-large和yi-lighting等模型曾一度登上國際榜單，但工程化能力與產品落地明顯滯後。儘管公司具備全棧 ai infra 能力，在底層技術上有一些突破，如自研算力管理平台、向量數據庫笛卡爾等，但在將技術轉化為實際落地產品方面，面臨諸多挑戰。
to b 業務上，零一也有布局，但真正落地且能實現即插即用的場景有限，to c 業務中部分海外項目組也在 2024 年底被裁撤或合併。包括零一發佈的ai辦公助手「萬知」，其功能設計存在複雜性，使得用戶體驗尚未形成閉環。
更致命的是，其創始團隊在2024年底出現嚴重人事震蕩。核心高管接連離職，預訓練團隊被阿里收編，直接宣告其放棄大模型底座的自研方向，轉嚮應用層和海外市場。這一「降維打擊」的背後，是現實層面的資源耗盡與戰略收縮。
相比之下，百川的問題則更具代表性。曾經被視為國產大模型最有希望的c端破局者之一，百川在短短一年內經歷了三次戰略大轉向，從c端超級應用到多模態通用大模型，再到b端醫療場景，最終因節奏混亂與執行力不足，被漸漸甩出「四小強」的隊伍。
最初，百川通過推出自研的baichuan系列和開源，試圖接軌openai，隨後推出了面向c端的「百小應」app。然而，據晚點 latepost 消息，這款產品在推出後半年dau始終未能突破5,000的門檻，遠遠落後於同期的「豆包」或kimi。用戶使用頻率低，留存率差，成為百川第一波戰略失速的直接體現。
進入2024年後，百川迅速轉向多模態大模型，推出「baichuan omni」，但因技術未成熟、效果不佳，未得到市場認可。多線並舉失敗後，百川開始「斷尾求生」。隨之宣布聚焦醫療ai，但即便在這一方向上，醫療模型的能力仍未達到行業標準，且商業化進展緩慢，試點項目多無穩定性。
此外，為在2025年初正式宣布組建醫療大模型專門團隊也帶來了壓力，百川在醫療領域的策略不明確，合作關係鬆散，錯失了先發優勢。在面對華為、阿里健康等重資產玩家入局的壓力下，百川逐漸喪失了作為「先發玩家」的邊際優勢。
回看這一系列選擇，不難看出百川的問題並不在於方向錯誤。醫療確實是大模型最有潛力實現價值變現的場景之一。但問題在於，它的節奏過快，切換太急，且每一次戰略轉向都未能真正做深、做透。
在基礎模型尚未夯實的情況下，它便試圖通過概念疊加和話題引導來獲取資本續命，這種短期主義邏輯與當前市場「回歸價值」的主旋律顯然不符。最終還是沒能覆蓋住團隊結構調整的陣痛和產品路徑的反覆。
與此同時，百川團隊頻繁動蕩。據報道，2025年初，其聯合創始人兼首席技術官陳煒鵬等前搜狗團隊成員離職，另一位聯合創始人焦可也離開；原來管理醫療業務的高層李施政去年底也在離職流程中。如今王小川身邊幾乎只剩下他自己和另一位聯合創始人茹立雲，團隊核心已土崩瓦解。
總之，百川智能在戰略上對抗大廠壓力不足，過於聚焦細分領域卻未能快速變現，加之核心人才流失，是其掉隊的關鍵原因。
如果說零一萬物的問題在於「技術主義」，那麼百川的癥結就在於「戰略焦慮」。一個急於證明自身價值的大模型創業公司，在連續錯失c端爆款、多模態先機之後，倉促壓注醫療場景，卻又未能真正搭建起有效壁壘和用戶閉環。
在如今資本更看重真實場景滲透和持續增長的背景下，兩家的「掉隊」早已不只是個別判斷的失誤，更是整個戰略體系失穩的自然結果。
三、掉隊後的節奏:「四小強」轉向邊緣化
相比於零一和百川的「率先出局」，「倖存者」們的日子也並不好過。
在 deepseek 憑藉近 gpt-4 水準的性能和 1/10 成本打出「王炸」後，國內大模型領域的格局已然轉變。新晉「基模五強」——位元組跳動、阿里巴巴、階躍星辰、智譜和 deepseek的強勢崛起，不僅代表技術實力的重排，更像是對舊陣營的一紙「放榜通知」。
minimax 和月之暗面雙雙落榜，「四小強」一下變成了「二強+二弱」的不穩定結構。這背後，並非偶然，更是新一輪算力霸權、資本洗牌和生態競爭合力作用下的必然淘汰機制。
不過，今天minimax開源的世界上第一個開放權重、大規模混合注意力推理模型minimax-m1，被認為是比肩deepseek-r1的存在，這也意味着，minimax並未走下牌桌。
這次開源的minimax-m1，在多個基準測試上minimax-m1的表現可比或超越deepseek-r1、qwen3等多個開源模型，在工具使用和部分軟件工程等複雜任務上甚至超越了openai o3和claude 4 opus。
實際上，minimax在技術路徑上一直堅持自研路線，曾經一度被認為是最有可能「技術突圍」的創業公司之一。它大膽押注 moe 與 linear attention 架構，在業內贏得不少技術尊重。
不過，前沿探索意味着周期較長、風險更高，這也使得minimax的模型落地進度相對克制。在商業化節奏普遍提速的行業背景下，這種「技術先行」的策略往往面臨更多現實壓力。
當前，其最具代表性的業務亮點，來自與遊戲廠商的深度合作，聚焦ai npc、劇本生成等遊戲內容生態，探索更具復購屬性的垂直場景。這一方向兼具用戶粘性和差異化潛力，雖然仍處於早期，但也具備打開b端局面的可能性。
對於minimax而言，如何在保持領先的同時，加快產品閉環、加強商業驗證，是接下來突圍的關鍵。目前來看，它仍處於探索窗口中，未來是否能從「技術先鋒」成長為「應用破局者」，值得持續關注。
孤注一擲的陪聊，不等於跑通的閉環。另一邊的月之暗面，則押注在「超級助手」kimi 上，用長文本記憶與智能對話試圖開闢 c 端新大陸。曾經，kimi 是 c 端最具潛力的ai產品之一；如今，它的月活和用戶增長已被位元組「豆包」遠遠甩在後面。用戶用一次、不會用第二次，是產品路徑失速的直接信號。
為了破局，月之暗面試圖通過內容社區建立用戶生態——一個典型的「chatgpt + 小紅書」混合體。但社交網絡的「冷啟動」本就是超級難題，加之技術團隊仍在推進多模態模型內測，主副線混亂的策略更容易導致資源稀釋。
更令人擔憂的是，其內部治理和組織穩定性近來也屢見報道。融資難、增長慢、口碑疲、人心散，月之暗面正經歷從光環走向現實的「創業宿命」。
活着，不等於穩了。活成「小巨頭」，也有可能是階段性的。
雖然階躍星辰與智譜目前佔據「基模五強」席位，但並不意味着它們就穩坐釣魚台。巨頭壓境、生態難跑通、融資緊繃，是每一個非巨頭系創業模型團隊都無法迴避的結構性難題。
過去一年，階躍星辰一直維持着對外「低調而穩健」的技術派形象，主打推理能力和原生多模態模型方向。然而，這種「重研發、弱產品」的路線正在面臨越來越多的現實拷問。
to c業務全面收縮，「冒泡鴨」項目被合併至躍問產品線並低調停運，公司核心轉向模型研發與agent應用開發；c端產品團隊整合、資源收攏，可以看到其戰略正式轉向to b與終端合作，包括與oppo、吉利等廠商在手機與車端的部署協同。與此同時，階躍星辰與願力靈機等多模態具身智能玩家展開深度合作，試圖在產業縱深中尋找第二曲線。
不過，即便戰略調整相對克制，其內部也並非毫無波動。在過去的一年階躍星辰鮮少傳出高管離職，但近期根據市象報道，其視頻生成模型負責人、tech fellow段楠已確認離職，轉投京東探索研究院，主導視覺與多模態實驗室的建設。這一變動雖未撼動公司基本盤，但卻釋放出「人才紅利正在減退」的信號。
歸根結底，階躍星辰能否穩住「四小強」的一席，取決於其「輕產品、重模型」的路線是否能快速跑通tob場景與agent生態。
在大廠進入ai原生硬件與服務領域的節奏愈發激進之時，一旦缺乏生態綁定與變現路徑，即使模型性能出眾，也可能難以建立真正的護城河。
目前來看，階躍星辰仍以「高精尖技術」定位維持在第一梯隊，但其tob路徑的變現效率、終端合作綁定能力，仍需持續觀察。
智譜是「四小強」中最具tob基礎的選手。早期就紮根知識圖譜領域，在大模型爆發初期即通過wps、搜狗等產品體系形成落地閉環，具備一定商業驗證能力。包括在教育、政務等領域已跑通多個案例。
但智譜同樣存在挑戰：算力成本高、定製交付難度大、生態依賴頭部客戶，決定了它短期內難以形成「低成本複製」。未來是否能擴展通用性場景，實現持續的規模擴張和收入增長，還有待發展。
結語
總體來看，從「六小龍」到「四小強」，背後不是單純的技術賽馬，而是對創業公司適應性與戰略調整能力的深刻考驗。真正構建長期價值的，不是規模化融資，而是面對不確定時的靈活調整與場景聚焦。
創業公司最大的優勢，不是資源，而是可以變。正因如此，哪怕minimax與月之暗面仍在產品節奏上摸索，仍擁有技術深度與用戶資產；階躍星辰與智譜也並非高枕無憂，但憑藉技術積累與落地經驗，依舊站在產業節奏的關鍵節點上。
對於這幾家曾被寄予厚望的ai創業公司來說，決定成敗的，從來不是一紙定義，也不是一時資本風向，而是能否在高度同質化的大模型市場中，殺出一條「非共識」的創新路徑。
未來仍有不確定，但變量也意味着機會。只要這四家公司能持續利用自身的可變性，聚焦場景價值、建立產品閉環，就仍有可能在大模型「淘汰賽」中突圍，走出屬於中國ai創業公司的長坡厚雪之路。
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