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秦皇岛市(山海关区、海港区、北戴河区、青龙满族自治县、抚宁区、昌黎县、卢龙县)
丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区、华坪县、永胜县)
宜春市(袁州区、丰城市、上高县、宜丰县、靖安县、高安市、万载县、奉新县、樟树市、铜鼓县)
株洲市(荷塘区、醴陵市、茶陵县、芦淞区、渌口区、炎陵县、石峰区、天元区、攸县)
淮南市(田家庵区、寿县、谢家集区、凤台县、八公山区、大通区、潘集区)
南通市(如皋市、启东市、海门区、通州区、海安市、如东县、崇川区)
甘孜藏族自治州(道孚县、泸定县、理塘县、康定市、雅江县、乡城县、巴塘县、德格县、稻城县、白玉县、九龙县、得荣县、炉霍县、甘孜县、石渠县、新龙县、色达县、丹巴县)
郴州市(永兴县、安仁县、桂东县、嘉禾县、宜章县、北湖区、苏仙区、桂阳县、临武县、汝城县、资兴市)
庆阳市(西峰区、合水县、庆城县、华池县、正宁县、宁县、镇原县、环县)
马鞍山市(当涂县、博望区、雨山区、和县、含山县、花山区)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、突泉县、扎赉特旗)
巴中市(通江县、恩阳区、巴州区、南江县、平昌县)
毕节市(黔西市、纳雍县、金沙县、赫章县、织金县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、大方县)
开封市(兰考县、尉氏县、杞县、祥符区、禹王台区、鼓楼区、龙亭区、通许县、顺河回族区)
许昌市(建安区、长葛市、魏都区、襄城县、禹州市、鄢陵县)
曲靖市(师宗县、会泽县、陆良县、富源县、马龙区、麒麟区、罗平县、宣威市、沾益区)
泰安市(宁阳县、岱岳区、肥城市、新泰市、东平县、泰山区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)
忻州市(偏关县、定襄县、五台县、宁武县、忻府区、代县、岢岚县、繁峙县、五寨县、静乐县、原平市、河曲县、神池县、保德县)
天津市(滨海新区、河东区、宝坻区、津南区、蓟州区、和平区、西青区、北辰区、宁河区、东丽区、河西区、南开区、静海区、红桥区、河北区、武清区)
固原市(原州区、彭阳县、泾源县、隆德县、西吉县)
广安市(华蓥市、岳池县、前锋区、武胜县、广安区、邻水县)
常德市(鼎城区、汉寿县、津市市、武陵区、石门县、安乡县、桃源县、澧县、临澧县)
湘潭市(韶山市、湘潭县、湘乡市、岳塘区、雨湖区)
莆田市(秀屿区、荔城区、涵江区、仙游县、城厢区)
延安市(洛川县、安塞区、黄陵县、志丹县、甘泉县、宝塔区、富县、子长市、延长县、宜川县、黄龙县、吴起县、延川县)
茂名市(茂南区、高州市、信宜市、化州市、电白区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
天水市(麦积区、甘谷县、武山县、秦安县、清水县、秦州区、张家川回族自治县)
驻马店市(正阳县、汝南县、确山县、遂平县、泌阳县、上蔡县、驿城区、新蔡县、西平县、平舆县)
泰州市(泰兴市、姜堰区、兴化市、海陵区、高港区、靖江市)
宁夏回族自治区
三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)
怀化市(通道侗族自治县、鹤城区、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、洪江市、麻阳苗族自治县、中方县、沅陵县、溆浦县、会同县)
威海市(荣成市、环翠区、文登区、乳山市)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
南京市(浦口区、秦淮区、六合区、雨花台区、鼓楼区、栖霞区、溧水区、玄武区、建邺区、高淳区、江宁区)
惠州市(龙门县、惠东县、惠阳区、惠城区、博罗县)
济宁市(邹城市、泗水县、鱼台县、汶上县、金乡县、兖州区、任城区、嘉祥县、梁山县、曲阜市、微山县)
焦作市(解放区、马村区、孟州市、温县、山阳区、修武县、博爱县、中站区、沁阳市、武陟县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)
芜湖市(繁昌区、弋江区、无为市、南陵县、鸠江区、湾沚区、镜湖区)
潍坊市(潍城区、坊子区、诸城市、临朐县、昌乐县、奎文区、昌邑市、寒亭区、青州市、安丘市、寿光市、高密市)
五指山市(陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县、乐东黎族自治县、琼海市、文昌市、定安县、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、东方市、白沙黎族自治县、澄迈县、万宁市、昌江黎族自治县)
银川市(灵武市、贺兰县、永宁县、金凤区、兴庆区、西夏区)
常州市(钟楼区、新北区、溧阳市、武进区、天宁区、金坛区)
西宁市(城北区、城东区、湟源县、城中区、湟中区、大通回族土族自治县、城西区)
揭阳市(揭东区、普宁市、榕城区、揭西县、惠来县)
来宾市(兴宾区、象州县、合山市、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县)
丽水市(庆元县、缙云县、龙泉市、云和县、莲都区、景宁畲族自治县、遂昌县、松阳县、青田县)
大同市(阳高县、平城区、广灵县、天镇县、浑源县、灵丘县、云州区、新荣区、左云县、云冈区)
黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)
连云港市(灌云县、连云区、灌南县、海州区、东海县、赣榆区)
渭南市(合阳县、澄城县、大荔县、华阴市、潼关县、韩城市、蒲城县、华州区、白水县、富平县、临渭区)
淮安市(盱眙县、涟水县、金湖县、清江浦区、淮安区、淮阴区、洪泽区)
广州市(花都区、白云区、番禺区、增城区、黄埔区、荔湾区、南沙区、越秀区、从化区、天河区、海珠区)
张家口市(张北县、赤城县、宣化区、涿鹿县、沽源县、崇礼区、桥西区、桥东区、康保县、阳原县、下花园区、怀来县、尚义县、万全区、蔚县、怀安县)
黑河市(爱辉区、北安市、孙吴县、逊克县、嫩江市、五大连池市)
衡水市(饶阳县、阜城县、景县、武强县、冀州区、武邑县、深州市、安平县、枣强县、桃城区、故城县)
海南藏族自治州(贵南县、贵德县、兴海县、共和县、同德县)
南昌市(进贤县、东湖区、青云谱区、南昌县、西湖区、红谷滩区、安义县、新建区、青山湖区)
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随州市(曾都区、广水市、随县)
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河池市(巴马瑶族自治县、宜州区、南丹县、环江毛南族自治县、凤山县、天峨县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、东兰县、罗城仫佬族自治县)
金昌市(永昌县、金川区)
铁岭市(西丰县、调兵山市、银州区、开原市、铁岭县、清河区、昌图县)
铜陵市(郊区、铜官区、义安区、枞阳县)
青岛市(市北区、市南区、城阳区、莱西市、平度市、即墨区、胶州市、李沧区、崂山区、黄岛区)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)
阿里地区(普兰县、札达县、措勤县、噶尔县、日土县、革吉县、改则县)
拉萨市(林周县、当雄县、堆龙德庆区、尼木县、墨竹工卡县、达孜区、城关区、曲水县)
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凉山彝族自治州(雷波县、宁南县、会理市、会东县、甘洛县、布拖县、喜德县、冕宁县、美姑县、木里藏族自治县、昭觉县、盐源县、金阳县、西昌市、越西县、普格县、德昌县)
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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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