随着智谱AI与MiniMax相继上市，曾被市场冠以“AI大模型六小虎”称号的几家企业，其发展路径已现分化。尚未上市的几家公司，纷纷表态账上仍有充足现金，并不急于上市。
百川智能创始人兼CEO王小川表示，公司账上仍有30亿元现金储备。月之暗面创始人杨植麟也表示，已完成5亿美元C轮融资且大幅超募，当前现金持有量超过100亿元。
与此同时，这些大模型厂商加速技术迭代，掀起一轮“上新”热潮。
MiniMax开源首个面向Coding Agent的系统性评测集，“百川智能”宣布开源新一代医疗大模型 Baichuan—M3，,阶跃星辰则开源了语音推理模型Step-Audio-R1.1。
有业内人士对记者表示，在通往AGI的关键技术实现突破的过程中，行业格局随时可能被重塑，并非仅由当下谁拥有最多流量就能决定未来的格局。虽然国内AI超级应用的机会点集中在头部大厂，但在部分高壁垒的垂直领域，依然存在突围的机遇。
大模型开年集体上新路径走向分化
近日，MiniMax正式开源首个面向Coding Agent的系统性评测集OctoCodingBench，试图为下一代AGI的落地标准给出更清晰的答案。评测结果显示，部分开源模型在过程合规指标上已快速逼近甚至超越部分闭源模型。
智谱联合华为开源新一代图像生成模型GLM-Image，模型基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架完成从数据到训练的全流程，是首个在国产芯片上完成全程训练的SOTA多模态模型。
DeepSeek发布一篇新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup:A New Axis of Sparsity for Large Language Models》（基于可扩展查找的条件记忆：大语言模型稀疏性的新维度），梁文锋位列作者名单中，这篇论文为北京大学和DeepSeek共同完成。这篇论文指出了当前大语言模型存在的记忆力“短板”，提出了“条件记忆”这一概念。
不少行业人士预计，DeepSeek的下一代模型V4将在今年春节前后正式发布。
另一家大模型独角兽“百川智能”宣布开源新一代医疗大模型 Baichuan—M3，其在全球最权威的医疗AI评测HealthBench中以65.1分的综合成绩位列全球第一；在专门考验复杂决策能力的HealthBench Hard上，以44.4分的成绩夺冠。这一成绩首次在医疗领域实现对GPT-5.2的超越。
从技术路径来看，目前这些AI独角兽中，MiniMax、月之暗面等笃定AGI（通用人工智能）的野心。
MiniMax多次强调自身的AGI理想。去年7月，在2025世界人工智能大会上，闫俊杰强调：“我们认为AGI一定会实现，并且一定会服务大众、普惠大众。”2025年初，闫俊杰对外表示，MiniMax重要的目标不是增长，也不是收入，是“加速技术迭代”。 而月之暗面（Kimi）创始人、CEO杨植麟在近期的全员信中表示，接下来最重要的目标是超越Anthropic等前沿公司，成为世界领先的AGI公司。
具体而言，2026年月之暗面的战略包括K3模型通过技术改进和进一步scaling，提升等效FLOPs至少一个数量级，在预训练水平上追平世界前沿模型；垂直整合模型训练和agent产品taste，让K3成为更“与众不同”的模型，让用户体验到全新的、其他模型没有定义过的能力；产品和商业化上聚焦agent，不以绝对用户数量为目标，持续追求智能上限，创造更大的生产力价值，营收规模实现数量级增长
百川智能则放弃了通用大模型路线，裁撤金融、教育等B端团队，重点押注AI医疗领域。
王小川在近期的采访中表示，从市场的判断来看，医疗作为AI皇冠上的明珠，已经开始进入应用范畴。Baichuan-M3今年上半年会帮助做出更好的医疗决策，不仅是医生，可能也会帮助患者做出决策。
他透露，公司医疗AI产品的C端商业化路径已明确，预计今年上半年正式入场。届时百川智能将有两款产品发布，不会完全收费，但会设置收费模块。百川智能的产品将通过为患者提供辅助决策价值实现变现，既可向用户直接收费，也可整合为含医疗资源、药械的服务包。
大模型IPO走向分野
在接连上新的同时，大模型在IPO走向也迎来分野。
位列“大模型六小龙”的两家大模型公司，智谱与MiniMax先后敲钟。这也引发了其他小龙的表态。
月之暗面创始人杨植麟表示，已完成了5亿美元C轮融资且大幅超募，当前现金持有量超过100亿元，并不着急上市。
“相比于二级市场，我们判断还可以从一级市场募集更大量资金，事实上，我们B/C轮融资金额就超过绝大部分IPO募资及上市公司的定向增发。所以我们短期不着急上市，也不以上市为目的。当然未来我们计划将上市作为手段来加速AGI，择时而动，主动权掌握在我们手中。”
王小川则称，公司账上仍有30亿元现金储备。今天上市的两家是踩在了通用模型的技术红利和国家对于科技强国扶持的基础上。AI医疗也是同样，属于今天大模型竞争的重要力量。可以说从技术范式再到国计民生的意义，从通用AI的概念来说更早一些，未来我们也会走到上市这条道路上。
艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅对《科创板日报》记者表示，从行业格局来看，智谱和MiniMax的上市一定会加速资本的头部集中，当然也会为大模型以及相关AI的企业产品的合理估值和定价提供一个非常好的参考，中小厂商更多聚焦于垂直领域或者边缘部署以实现差异化竞争。
“技术泡沫”是假命题 AI仍将继续迭代
回顾2025年，阿里、字节等大厂都对AI重仓投入。智源研究院在《2026十大技术趋势》报告中表示，国内AI超级应用的机会点集中在头部大厂，巨头企业拥有操作系统级的入口权限、发端于互联网时代的自有垂域工具、全栈化的技术积累,具备打造国民级AI入口的实力。这场关于基模能力、流量入口与生态闭环的博弈,可能会为互联网版图带来新的变化，催生出AI时代的新 BAT"。
尽管通用赛道巨头林立，但在部分高壁垒的垂直领域，依然存在突围的机遇。在大健康、教育等领域，垂直应用凭借对特定数据的深度训练和对行业 Know-how的理解,展现出了差异化的竞争力。
比如，MiniMax 的海螺AI、星野，作业帮的快对 AI分别在视频/图像生成赛道、虚拟陪伴赛道和教育赛道占领用户心智，这有力地印证了:在细分赛道中，精准的场景切入与优质的产品体验，依然是垂直应用在通用产品包围下实现突围的关键。
有关“AI热潮是否是泡沫”的辩论，智源研究院认为，推理优化在2025年的实践探索远未触及天花板,2026年该领域进展仍将是支撑AI大规模应用的关键因素。“技术泡沫”是假命题。
“目前大模型的技术路线尚未收敛，并不能断言谁就会下牌桌。” 一名大厂业内人士在接受记者采访时表示，“在通往AGI的过程中，一旦有关键技术突破，行业格局随时可能被重塑，并非仅由当下谁拥有最多流量就能决定占据了底盘。”
从技术路径来看，IDC中国研究经理程荫表示，大模型竞争重点在于架构创新、算力优化和多模态融合等方面。从商业模式而言，竞争焦点则集中在交付能力、生态建设以及商业化路径探索等方面。
“当然，大模型行业竞争的重心也在转移，从参数规模转向效率、落地的场景以及信息安全等综合能力的体现，尤其在效率和成本的博弈，商业模式和场景生态的落地，智能体和原生多模态的结合，以及数据合规、云边端协同这几个方向发力。”程荫说。
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