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包头市(达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、东河区、九原区、昆都仑区、石拐区、白云鄂博矿区、青山区)
泸州市(合江县、江阳区、泸县、古蔺县、纳溪区、叙永县、龙马潭区)
衡水市(武邑县、冀州区、饶阳县、桃城区、故城县、武强县、安平县、深州市、阜城县、景县、枣强县)
玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、红塔区、华宁县、易门县、澄江市、江川区、通海县)
聊城市(临清市、东阿县、阳谷县、高唐县、茌平区、东昌府区、莘县、冠县)
邯郸市(鸡泽县、丛台区、临漳县、邯山区、馆陶县、邱县、涉县、大名县、永年区、广平县、峰峰矿区、成安县、武安市、魏县、曲周县、复兴区、磁县、肥乡区)
莆田市(荔城区、涵江区、城厢区、仙游县、秀屿区)
鹤岗市(南山区、东山区、向阳区、绥滨县、工农区、萝北县、兴山区、兴安区)
阳泉市(平定县、矿区、郊区、盂县、城区)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、水磨沟区、天山区、沙依巴克区、头屯河区、米东区、达坂城区、新市区)
沈阳市(新民市、沈北新区、苏家屯区、法库县、沈河区、于洪区、浑南区、和平区、铁西区、皇姑区、辽中区、康平县、大东区)
温州市(平阳县、龙港市、苍南县、泰顺县、文成县、瓯海区、瑞安市、永嘉县、龙湾区、洞头区、乐清市、鹿城区)
北京市(顺义区、大兴区、西城区、石景山区、门头沟区、平谷区、延庆区、丰台区、海淀区、怀柔区、密云区、房山区、昌平区、朝阳区、通州区、东城区)
永州市(道县、双牌县、新田县、零陵区、江永县、江华瑶族自治县、东安县、宁远县、冷水滩区、祁阳市、蓝山县)
烟台市(莱山区、莱阳市、龙口市、福山区、莱州市、招远市、海阳市、牟平区、蓬莱区、栖霞市、芝罘区)
绥化市(兰西县、安达市、明水县、肇东市、望奎县、海伦市、绥棱县、青冈县、北林区、庆安县)
北海市(合浦县、海城区、铁山港区、银海区)
巴彦淖尔市(临河区、乌拉特前旗、磴口县、乌拉特后旗、五原县、杭锦后旗、乌拉特中旗)
安庆市(桐城市、望江县、宜秀区、怀宁县、大观区、宿松县、迎江区、岳西县、太湖县、潜山市)
宁德市(霞浦县、周宁县、柘荣县、福安市、寿宁县、屏南县、福鼎市、古田县、蕉城区)
驻马店市(西平县、泌阳县、汝南县、驿城区、平舆县、遂平县、正阳县、新蔡县、确山县、上蔡县)
晋城市(沁水县、陵川县、城区、阳城县、高平市、泽州县)
通化市(集安市、梅河口市、东昌区、通化县、二道江区、辉南县、柳河县)
邢台市(南宫市、临西县、任泽区、新河县、内丘县、平乡县、襄都区、信都区、巨鹿县、隆尧县、广宗县、清河县、南和区、沙河市、柏乡县、宁晋县、威县、临城县)
郴州市(安仁县、资兴市、永兴县、桂东县、嘉禾县、汝城县、临武县、苏仙区、桂阳县、北湖区、宜章县)
益阳市(安化县、沅江市、资阳区、桃江县、南县、赫山区)
徐州市(邳州市、沛县、贾汪区、泉山区、云龙区、丰县、鼓楼区、铜山区、睢宁县、新沂市)
阿里地区(革吉县、日土县、普兰县、措勤县、改则县、札达县、噶尔县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)
陇南市(康县、礼县、成县、西和县、文县、两当县、徽县、宕昌县、武都区)
拉萨市(林周县、达孜区、堆龙德庆区、城关区、尼木县、墨竹工卡县、曲水县、当雄县)
安顺市(西秀区、平坝区、普定县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)
惠州市(龙门县、博罗县、惠东县、惠城区、惠阳区)
威海市(荣成市、文登区、环翠区、乳山市)
海南藏族自治州(同德县、贵南县、共和县、贵德县、兴海县)
淮南市(凤台县、寿县、潘集区、大通区、田家庵区、八公山区、谢家集区)
鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、东胜区、准格尔旗、乌审旗、鄂托克旗、达拉特旗、杭锦旗、鄂托克前旗、康巴什区)
邵阳市(大祥区、新邵县、北塔区、隆回县、洞口县、邵阳县、邵东市、双清区、城步苗族自治县、武冈市、绥宁县、新宁县)
龙岩市(新罗区、永定区、漳平市、武平县、连城县、长汀县、上杭县)
阜新市(彰武县、清河门区、新邱区、细河区、太平区、海州区、阜新蒙古族自治县)
福州市(福清市、台江区、闽清县、仓山区、鼓楼区、晋安区、罗源县、闽侯县、永泰县、平潭县、连江县、长乐区、马尾区)
新疆维吾尔自治区
大同市(阳高县、灵丘县、左云县、浑源县、云冈区、广灵县、云州区、平城区、天镇县、新荣区)
海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、祁连县、刚察县)
张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)
桂林市(灌阳县、象山区、荔浦市、兴安县、秀峰区、全州县、平乐县、阳朔县、恭城瑶族自治县、灵川县、七星区、雁山区、龙胜各族自治县、临桂区、资源县、永福县、叠彩区)
丹东市(凤城市、振兴区、东港市、宽甸满族自治县、振安区、元宝区)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、理县、小金县、马尔康市、九寨沟县、阿坝县、汶川县、若尔盖县、金川县、黑水县、红原县、茂县、壤塘县)
常德市(澧县、桃源县、汉寿县、武陵区、石门县、鼎城区、津市市、安乡县、临澧县)
玉林市(福绵区、博白县、北流市、容县、兴业县、玉州区、陆川县)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
镇江市(润州区、京口区、句容市、扬中市、丹阳市、丹徒区)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
唐山市(路北区、滦州市、曹妃甸区、古冶区、遵化市、玉田县、迁安市、迁西县、丰润区、滦南县、路南区、开平区、乐亭县、丰南区)
重庆市(渝中区、荣昌区、永川区、璧山区、南岸区、北碚区、云阳县、长寿区、万州区、石柱土家族自治县、奉节县、渝北区、江津区、巫山县、沙坪坝区、黔江区、江北区、大渡口区、綦江区、巴南区、梁平区、潼南区、巫溪县、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、合川区、城口县、丰都县、垫江县、涪陵区、彭水苗族土家族自治县、九龙坡区、大足区、南川区、开州区、忠县、铜梁区、武隆区)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
三亚市(吉阳区、天涯区、崖州区、海棠区)
新余市(渝水区、分宜县)
三明市(建宁县、三元区、大田县、尤溪县、沙县区、宁化县、永安市、清流县、明溪县、泰宁县、将乐县)
怀化市(洪江市、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、中方县、芷江侗族自治县、溆浦县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、沅陵县、鹤城区、会同县、辰溪县)
辽源市(龙山区、西安区、东辽县、东丰县)
焦作市(中站区、沁阳市、博爱县、山阳区、武陟县、马村区、解放区、孟州市、温县、修武县)
汕头市(龙湖区、濠江区、澄海区、潮阳区、金平区、潮南区、南澳县)
澳门特别行政区
铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)
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德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、盈江县、陇川县、梁河县、芒市)
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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”。
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