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大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、正镶白旗、苏尼特左旗、镶黄旗、多伦县、二连浩特市、正蓝旗、东乌珠穆沁旗)
南阳市(宛城区、镇平县、唐河县、桐柏县、内乡县、西峡县、新野县、淅川县、方城县、南召县、卧龙区、社旗县、邓州市)
佛山市(顺德区、三水区、禅城区、高明区、南海区)
北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)
榆林市(绥德县、佳县、定边县、米脂县、吴堡县、子洲县、横山区、清涧县、神木市、榆阳区、府谷县、靖边县)
包头市(昆都仑区、九原区、青山区、固阳县、白云鄂博矿区、石拐区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、东河区)
张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)
西藏自治区
忻州市(忻府区、五台县、繁峙县、代县、原平市、偏关县、静乐县、岢岚县、定襄县、宁武县、神池县、保德县、五寨县、河曲县)
徐州市(贾汪区、沛县、云龙区、铜山区、丰县、鼓楼区、睢宁县、新沂市、泉山区、邳州市)
张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县、山丹县、民乐县、高台县)
宁德市(屏南县、福安市、柘荣县、古田县、寿宁县、蕉城区、霞浦县、福鼎市、周宁县)
眉山市(东坡区、洪雅县、仁寿县、彭山区、丹棱县、青神县)
泉州市(鲤城区、洛江区、南安市、金门县、石狮市、惠安县、泉港区、德化县、晋江市、永春县、安溪县、丰泽区)
台州市(黄岩区、仙居县、天台县、温岭市、三门县、临海市、椒江区、路桥区、玉环市)
凉山彝族自治州(德昌县、布拖县、昭觉县、冕宁县、雷波县、木里藏族自治县、盐源县、金阳县、越西县、美姑县、会理市、普格县、宁南县、会东县、西昌市、甘洛县、喜德县)
长治市(襄垣县、壶关县、平顺县、上党区、武乡县、长子县、沁县、屯留区、沁源县、潞州区、潞城区、黎城县)
许昌市(建安区、襄城县、魏都区、长葛市、禹州市、鄢陵县)
无锡市(宜兴市、锡山区、梁溪区、新吴区、惠山区、滨湖区、江阴市)
昆明市(石林彝族自治县、西山区、富民县、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、呈贡区、东川区、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、嵩明县、安宁市、五华区、官渡区、盘龙区)
白城市(洮南市、通榆县、大安市、洮北区、镇赉县)
齐齐哈尔市(梅里斯达斡尔族区、泰来县、昂昂溪区、建华区、龙沙区、富裕县、拜泉县、依安县、富拉尔基区、甘南县、克山县、铁锋区、龙江县、讷河市、克东县、碾子山区)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
荆州市(监利市、石首市、松滋市、沙市区、江陵县、公安县、洪湖市、荆州区)
梅州市(梅县区、五华县、丰顺县、兴宁市、梅江区、平远县、蕉岭县、大埔县)
天津市(静海区、河西区、红桥区、宁河区、北辰区、和平区、滨海新区、河北区、津南区、东丽区、河东区、南开区、宝坻区、西青区、武清区、蓟州区)
萍乡市(莲花县、湘东区、芦溪县、上栗县、安源区)
汕尾市(海丰县、陆丰市、城区、陆河县)
香港特别行政区
邵阳市(大祥区、武冈市、双清区、新宁县、隆回县、新邵县、绥宁县、北塔区、邵东市、洞口县、邵阳县、城步苗族自治县)
贵港市(桂平市、覃塘区、港北区、港南区、平南县)
南昌市(青山湖区、南昌县、红谷滩区、新建区、西湖区、安义县、青云谱区、东湖区、进贤县)
太原市(阳曲县、晋源区、万柏林区、杏花岭区、尖草坪区、清徐县、古交市、娄烦县、迎泽区、小店区)
贵阳市(开阳县、花溪区、清镇市、白云区、修文县、乌当区、南明区、云岩区、息烽县、观山湖区)
佳木斯市(前进区、汤原县、郊区、向阳区、桦南县、东风区、富锦市、抚远市、桦川县、同江市)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县)
湛江市(坡头区、霞山区、徐闻县、麻章区、吴川市、雷州市、廉江市、赤坎区、遂溪县)
岳阳市(汨罗市、平江县、岳阳楼区、君山区、华容县、湘阴县、临湘市、云溪区、岳阳县)
铁岭市(西丰县、开原市、铁岭县、昌图县、银州区、调兵山市、清河区)
三明市(清流县、泰宁县、宁化县、建宁县、大田县、将乐县、三元区、永安市、明溪县、尤溪县、沙县区)
常州市(天宁区、溧阳市、金坛区、武进区、新北区、钟楼区)
澳门特别行政区
七台河市(新兴区、茄子河区、勃利县、桃山区)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)
临汾市(汾西县、洪洞县、古县、蒲县、尧都区、侯马市、隰县、襄汾县、大宁县、曲沃县、永和县、翼城县、吉县、乡宁县、浮山县、霍州市、安泽县)
湖州市(安吉县、南浔区、德清县、长兴县、吴兴区)
阿勒泰地区(富蕴县、布尔津县、青河县、哈巴河县、吉木乃县、阿勒泰市、福海县)
三沙市(南沙区、西沙区)
临沂市(沂水县、沂南县、平邑县、兰山区、蒙阴县、罗庄区、莒南县、河东区、费县、兰陵县、郯城县、临沭县)
开封市(杞县、尉氏县、通许县、祥符区、禹王台区、龙亭区、顺河回族区、鼓楼区、兰考县)
宝鸡市(金台区、扶风县、麟游县、陈仓区、太白县、渭滨区、千阳县、眉县、凤翔区、凤县、岐山县、陇县)
济宁市(鱼台县、梁山县、曲阜市、兖州区、邹城市、任城区、嘉祥县、金乡县、微山县、泗水县、汶上县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
潍坊市(寒亭区、潍城区、坊子区、奎文区、昌邑市、寿光市、高密市、昌乐县、临朐县、诸城市、青州市、安丘市)
黔东南苗族侗族自治州(天柱县、岑巩县、黄平县、黎平县、从江县、施秉县、三穗县、雷山县、麻江县、锦屏县、榕江县、丹寨县、台江县、凯里市、镇远县、剑河县)
青岛市(胶州市、即墨区、莱西市、市北区、崂山区、市南区、城阳区、黄岛区、平度市、李沧区)
丽水市(莲都区、青田县、龙泉市、云和县、松阳县、缙云县、庆元县、景宁畲族自治县、遂昌县)
拉萨市(达孜区、当雄县、墨竹工卡县、曲水县、尼木县、城关区、林周县、堆龙德庆区)
福州市(鼓楼区、永泰县、罗源县、福清市、连江县、长乐区、台江区、马尾区、平潭县、闽侯县、晋安区、闽清县、仓山区)
阜阳市(阜南县、颍州区、界首市、颍泉区、颍上县、临泉县、太和县、颍东区)
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惠州市(惠东县、龙门县、惠城区、惠阳区、博罗县)
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呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗、海拉尔区、满洲里市、额尔古纳市、牙克石市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、阿荣旗、扎兰屯市、扎赉诺尔区、根河市)
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德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、梁河县、盈江县、陇川县)
芜湖市(鸠江区、湾沚区、南陵县、繁昌区、镜湖区、无为市、弋江区)
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潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
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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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卤鹅哥店门口围满了全国各地游客