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迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
上饶市(鄱阳县、广信区、弋阳县、万年县、婺源县、德兴市、信州区、广丰区、铅山县、余干县、玉山县、横峰县)
滨州市(阳信县、滨城区、博兴县、沾化区、无棣县、惠民县、邹平市)
揭阳市(揭西县、惠来县、揭东区、榕城区、普宁市)
楚雄彝族自治州(大姚县、永仁县、南华县、姚安县、武定县、双柏县、牟定县、楚雄市、禄丰市、元谋县)
宁夏回族自治区
河源市(紫金县、龙川县、东源县、源城区、连平县、和平县)
阜新市(彰武县、太平区、细河区、阜新蒙古族自治县、新邱区、清河门区、海州区)
廊坊市(广阳区、香河县、安次区、大城县、永清县、三河市、大厂回族自治县、文安县、固安县、霸州市)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、沙依巴克区、头屯河区、达坂城区、天山区、米东区、水磨沟区、新市区)
崇左市(江州区、天等县、凭祥市、扶绥县、龙州县、大新县、宁明县)
龙岩市(连城县、新罗区、长汀县、漳平市、武平县、上杭县、永定区)
日喀则市(定日县、吉隆县、岗巴县、仲巴县、定结县、萨嘎县、南木林县、江孜县、仁布县、拉孜县、白朗县、萨迦县、康马县、昂仁县、谢通门县、聂拉木县、桑珠孜区、亚东县)
惠州市(博罗县、龙门县、惠东县、惠城区、惠阳区)
三门峡市(卢氏县、灵宝市、渑池县、义马市、湖滨区、陕州区)
许昌市(建安区、鄢陵县、禹州市、襄城县、魏都区、长葛市)
马鞍山市(当涂县、和县、博望区、花山区、含山县、雨山区)
内江市(资中县、市中区、威远县、隆昌市、东兴区)
德州市(平原县、夏津县、临邑县、禹城市、德城区、齐河县、陵城区、乐陵市、庆云县、宁津县、武城县)
双鸭山市(四方台区、岭东区、友谊县、宝山区、宝清县、集贤县、饶河县、尖山区)
遂宁市(大英县、蓬溪县、船山区、射洪市、安居区)
潍坊市(潍城区、青州市、临朐县、寿光市、寒亭区、高密市、昌邑市、安丘市、昌乐县、奎文区、诸城市、坊子区)
黄山市(黟县、徽州区、祁门县、黄山区、歙县、休宁县、屯溪区)
聊城市(临清市、东昌府区、东阿县、冠县、阳谷县、莘县、高唐县、茌平区)
大同市(广灵县、左云县、浑源县、云冈区、阳高县、新荣区、云州区、天镇县、平城区、灵丘县)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
果洛藏族自治州(久治县、甘德县、玛沁县、达日县、玛多县、班玛县)
佳木斯市(桦川县、富锦市、东风区、汤原县、向阳区、郊区、桦南县、前进区、抚远市、同江市)
宁波市(海曙区、北仑区、象山县、慈溪市、余姚市、宁海县、江北区、镇海区、奉化区、鄞州区)
香港特别行政区
济宁市(曲阜市、梁山县、鱼台县、嘉祥县、微山县、汶上县、泗水县、金乡县、任城区、兖州区、邹城市)
无锡市(梁溪区、锡山区、滨湖区、新吴区、宜兴市、江阴市、惠山区)
铜仁市(沿河土家族自治县、万山区、江口县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、德江县、玉屏侗族自治县、石阡县、碧江区、思南县)
漳州市(芗城区、华安县、云霄县、诏安县、漳浦县、龙海区、平和县、南靖县、长泰区、东山县、龙文区)
滁州市(琅琊区、天长市、定远县、明光市、凤阳县、来安县、南谯区、全椒县)
保山市(腾冲市、隆阳区、龙陵县、昌宁县、施甸县)
秦皇岛市(抚宁区、北戴河区、青龙满族自治县、海港区、山海关区、卢龙县、昌黎县)
安庆市(大观区、岳西县、太湖县、桐城市、望江县、迎江区、宿松县、潜山市、怀宁县、宜秀区)
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韶关市(乳源瑶族自治县、翁源县、南雄市、新丰县、浈江区、乐昌市、曲江区、始兴县、仁化县、武江区)
长沙市(宁乡市、芙蓉区、浏阳市、开福区、望城区、雨花区、长沙县、岳麓区、天心区)
赤峰市(宁城县、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、巴林左旗、敖汉旗、克什克腾旗、松山区、巴林右旗、红山区、林西县、喀喇沁旗、元宝山区)
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随州市(广水市、随县、曾都区)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)
嘉兴市(海盐县、秀洲区、嘉善县、平湖市、海宁市、桐乡市、南湖区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
金华市(磐安县、兰溪市、浦江县、东阳市、婺城区、永康市、武义县、义乌市、金东区)
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徐州市(丰县、新沂市、云龙区、邳州市、铜山区、睢宁县、沛县、鼓楼区、泉山区、贾汪区)
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忻州市(代县、忻府区、宁武县、五寨县、神池县、保德县、原平市、五台县、定襄县、偏关县、岢岚县、静乐县、河曲县、繁峙县)
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南阳市(唐河县、内乡县、桐柏县、西峡县、社旗县、新野县、邓州市、方城县、南召县、镇平县、淅川县、宛城区、卧龙区)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、陇川县、梁河县、芒市、盈江县)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、和静县、轮台县、和硕县、且末县、库尔勒市、焉耆回族自治县、尉犁县、若羌县)
长治市(屯留区、沁源县、平顺县、武乡县、沁县、壶关县、潞城区、襄垣县、上党区、潞州区、黎城县、长子县)
克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区、独山子区)
北京市(密云区、丰台区、西城区、延庆区、门头沟区、房山区、大兴区、怀柔区、东城区、顺义区、朝阳区、平谷区、海淀区、昌平区、石景山区、通州区)
承德市(兴隆县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、隆化县、平泉市、双滦区、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、滦平县、双桥区、承德县)
◎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”。
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