藏经阁mv_揭露隐藏在日常生活中的惊人秘密，令人震惊的真实故事！
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崇左市(龙州县、凭祥市、天等县、宁明县、扶绥县、江州区、大新县)
商洛市(山阳县、柞水县、商南县、丹凤县、镇安县、商州区、洛南县)
保山市(龙陵县、昌宁县、施甸县、腾冲市、隆阳区)
曲靖市(罗平县、会泽县、麒麟区、沾益区、陆良县、宣威市、马龙区、师宗县、富源县)
湛江市(坡头区、遂溪县、雷州市、徐闻县、吴川市、霞山区、廉江市、赤坎区、麻章区)
淄博市(周村区、桓台县、张店区、临淄区、淄川区、高青县、沂源县、博山区)
凉山彝族自治州(宁南县、普格县、会东县、木里藏族自治县、金阳县、越西县、昭觉县、美姑县、盐源县、甘洛县、会理市、喜德县、冕宁县、德昌县、西昌市、布拖县、雷波县)
遵义市(赤水市、湄潭县、余庆县、务川仡佬族苗族自治县、播州区、仁怀市、正安县、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、汇川区、桐梓县、绥阳县、凤冈县、习水县)
海南藏族自治州(兴海县、同德县、共和县、贵南县、贵德县)
钦州市(灵山县、浦北县、钦南区、钦北区)
广西壮族自治区
和田地区(策勒县、墨玉县、于田县、皮山县、和田县、民丰县、和田市、洛浦县)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
南阳市(邓州市、南召县、桐柏县、内乡县、西峡县、新野县、淅川县、宛城区、方城县、唐河县、镇平县、社旗县、卧龙区)
阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)
黄山市(黄山区、屯溪区、黟县、徽州区、歙县、休宁县、祁门县)
贵阳市(开阳县、南明区、观山湖区、息烽县、花溪区、白云区、云岩区、乌当区、修文县、清镇市)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
邢台市(临城县、南和区、南宫市、巨鹿县、广宗县、沙河市、隆尧县、柏乡县、威县、信都区、新河县、清河县、平乡县、临西县、内丘县、宁晋县、任泽区、襄都区)
儋州市
天津市(河北区、北辰区、宝坻区、西青区、东丽区、宁河区、南开区、津南区、河东区、红桥区、河西区、滨海新区、武清区、静海区、和平区、蓟州区)
晋城市(泽州县、阳城县、陵川县、沁水县、高平市、城区)
宁夏回族自治区
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、泸西县、建水县、屏边苗族自治县、弥勒市、红河县、石屏县、元阳县、开远市、绿春县、河口瑶族自治县)
福州市(福清市、闽侯县、晋安区、马尾区、仓山区、罗源县、长乐区、永泰县、闽清县、鼓楼区、台江区、平潭县、连江县)
东营市(东营区、垦利区、广饶县、河口区、利津县)
汉中市(佛坪县、宁强县、略阳县、西乡县、汉台区、南郑区、勉县、留坝县、洋县、镇巴县、城固县)
乌鲁木齐市(沙依巴克区、达坂城区、水磨沟区、乌鲁木齐县、米东区、新市区、头屯河区、天山区)
南充市(南部县、仪陇县、嘉陵区、顺庆区、蓬安县、高坪区、阆中市、西充县、营山县)
东莞市
新疆维吾尔自治区
清远市(清城区、清新区、英德市、阳山县、连山壮族瑶族自治县、连州市、佛冈县、连南瑶族自治县)
玉树藏族自治州(玉树市、称多县、囊谦县、杂多县、曲麻莱县、治多县)
连云港市(东海县、连云区、灌云县、灌南县、赣榆区、海州区)
湖州市(德清县、南浔区、长兴县、吴兴区、安吉县)
佛山市(南海区、顺德区、高明区、禅城区、三水区)
龙岩市(漳平市、连城县、长汀县、新罗区、武平县、上杭县、永定区)
合肥市(庐阳区、肥东县、长丰县、瑶海区、巢湖市、肥西县、庐江县、蜀山区、包河区)
吉林市(永吉县、磐石市、丰满区、昌邑区、桦甸市、龙潭区、舒兰市、船营区、蛟河市)
鞍山市(铁东区、立山区、铁西区、岫岩满族自治县、千山区、海城市、台安县)
岳阳市(云溪区、君山区、临湘市、平江县、华容县、岳阳县、岳阳楼区、汨罗市、湘阴县)
文山壮族苗族自治州(砚山县、麻栗坡县、富宁县、西畴县、丘北县、马关县、文山市、广南县)
衡阳市(衡山县、衡南县、珠晖区、常宁市、祁东县、南岳区、耒阳市、衡阳县、石鼓区、雁峰区、衡东县、蒸湘区)
郴州市(永兴县、嘉禾县、安仁县、宜章县、汝城县、资兴市、桂东县、临武县、北湖区、桂阳县、苏仙区)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
海东市(平安区、化隆回族自治县、互助土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县)
苏州市(相城区、虎丘区、吴中区、张家港市、常熟市、昆山市、姑苏区、吴江区、太仓市)
甘南藏族自治州(夏河县、临潭县、合作市、碌曲县、玛曲县、迭部县、舟曲县、卓尼县)
广州市(从化区、白云区、海珠区、增城区、花都区、荔湾区、越秀区、黄埔区、番禺区、天河区、南沙区)
内江市(市中区、隆昌市、资中县、威远县、东兴区)
通化市(梅河口市、东昌区、二道江区、通化县、辉南县、集安市、柳河县)
中山市
南宁市(江南区、隆安县、青秀区、横州市、武鸣区、良庆区、宾阳县、上林县、邕宁区、西乡塘区、兴宁区、马山县)
聊城市(高唐县、冠县、东阿县、莘县、茌平区、东昌府区、临清市、阳谷县)
枣庄市(台儿庄区、峄城区、市中区、薛城区、滕州市、山亭区)
银川市(金凤区、西夏区、贺兰县、永宁县、灵武市、兴庆区)
汕头市(澄海区、潮阳区、龙湖区、南澳县、濠江区、潮南区、金平区)
成都市(新津区、大邑县、郫都区、蒲江县、金牛区、崇州市、青羊区、武侯区、温江区、成华区、龙泉驿区、双流区、邛崃市、都江堰市、金堂县、锦江区、彭州市、简阳市、新都区、青白江区)
防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)
六安市(霍邱县、舒城县、金寨县、霍山县、裕安区、金安区、叶集区)
揭阳市(普宁市、榕城区、惠来县、揭东区、揭西县)
绥化市(青冈县、海伦市、绥棱县、兰西县、望奎县、庆安县、明水县、安达市、北林区、肇东市)
威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)
铁岭市(开原市、西丰县、银州区、铁岭县、调兵山市、清河区、昌图县)
扬州市(宝应县、邗江区、广陵区、江都区、高邮市、仪征市)
贵港市(港南区、覃塘区、桂平市、平南县、港北区)
呼伦贝尔市(扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、额尔古纳市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、牙克石市、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、海拉尔区、满洲里市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、阿荣旗)
梅州市(五华县、平远县、梅江区、梅县区、兴宁市、蕉岭县、丰顺县、大埔县)
毕节市(大方县、金沙县、纳雍县、七星关区、织金县、赫章县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县)
保定市(蠡县、易县、曲阳县、安国市、徐水区、竞秀区、清苑区、定兴县、安新县、涞水县、定州市、顺平县、望都县、涿州市、容城县、博野县、满城区、高阳县、莲池区、唐县、涞源县、阜平县、雄县、高碑店市)
果洛藏族自治州(久治县、玛多县、甘德县、玛沁县、班玛县、达日县)
安庆市(大观区、望江县、潜山市、桐城市、宜秀区、岳西县、宿松县、怀宁县、迎江区、太湖县)
四平市(伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁西区、铁东区)
三明市(尤溪县、明溪县、三元区、永安市、建宁县、将乐县、清流县、大田县、宁化县、沙县区、泰宁县)
赣州市(上犹县、石城县、兴国县、寻乌县、龙南市、崇义县、瑞金市、全南县、章贡区、宁都县、定南县、信丰县、大余县、会昌县、南康区、安远县、赣县区、于都县)
北海市(银海区、海城区、合浦县、铁山港区)
本溪市(桓仁满族自治县、平山区、本溪满族自治县、溪湖区、南芬区、明山区)
阿勒泰地区(阿勒泰市、哈巴河县、富蕴县、青河县、福海县、吉木乃县、布尔津县)
兰州市(安宁区、永登县、西固区、城关区、红古区、榆中县、七里河区、皋兰县)
日照市(莒县、岚山区、东港区、五莲县)
榆林市(横山区、佳县、府谷县、清涧县、榆阳区、米脂县、神木市、定边县、子洲县、靖边县、吴堡县、绥德县)
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芜湖市(镜湖区、鸠江区、湾沚区、无为市、繁昌区、南陵县、弋江区)
济源市
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、格尔木市、茫崖市、德令哈市、乌兰县、都兰县)
鹤岗市(南山区、东山区、萝北县、兴安区、工农区、兴山区、绥滨县、向阳区)
洛阳市(西工区、洛宁县、偃师区、涧西区、孟津区、嵩县、宜阳县、伊川县、汝阳县、栾川县、洛龙区、瀍河回族区、老城区、新安县)
濮阳市(台前县、范县、南乐县、濮阳县、华龙区、清丰县)
鹤壁市(淇滨区、山城区、鹤山区、淇县、浚县)
抚州市(金溪县、南丰县、乐安县、南城县、广昌县、东乡区、资溪县、黎川县、崇仁县、临川区、宜黄县)
拉萨市(尼木县、当雄县、林周县、达孜区、城关区、曲水县、堆龙德庆区、墨竹工卡县)
焦作市(沁阳市、博爱县、解放区、马村区、武陟县、修武县、孟州市、中站区、山阳区、温县)
宜宾市(屏山县、珙县、南溪区、叙州区、筠连县、高县、江安县、翠屏区、长宁县、兴文县)
赤峰市(林西县、喀喇沁旗、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、红山区、巴林右旗、松山区、宁城县、翁牛特旗、元宝山区、敖汉旗、巴林左旗)
淮安市(盱眙县、清江浦区、金湖县、淮安区、涟水县、淮阴区、洪泽区)
大连市(瓦房店市、旅顺口区、普兰店区、中山区、金州区、长海县、甘井子区、沙河口区、西岗区、庄河市)
新余市(渝水区、分宜县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
河池市(巴马瑶族自治县、金城江区、环江毛南族自治县、天峨县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、南丹县、东兰县、凤山县、宜州区)
南昌市(红谷滩区、青云谱区、进贤县、东湖区、西湖区、安义县、新建区、南昌县、青山湖区)
来宾市(兴宾区、象州县、金秀瑶族自治县、武宣县、忻城县、合山市)
云浮市(郁南县、云安区、新兴县、云城区、罗定市)
金昌市(金川区、永昌县)
阿坝藏族羌族自治州(理县、小金县、松潘县、黑水县、金川县、若尔盖县、九寨沟县、红原县、马尔康市、壤塘县、汶川县、阿坝县、茂县)
阿里地区(札达县、噶尔县、普兰县、改则县、革吉县、日土县、措勤县)
阜新市(细河区、彰武县、太平区、新邱区、清河门区、海州区、阜新蒙古族自治县)
黄石市(黄石港区、下陆区、铁山区、西塞山区、阳新县、大冶市)
上海市(杨浦区、长宁区、黄浦区、松江区、普陀区、崇明区、青浦区、浦东新区、闵行区、宝山区、金山区、徐汇区、静安区、虹口区、嘉定区、奉贤区)
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海口市(秀英区、龙华区、琼山区、美兰区)
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黔西南布依族苗族自治州(兴义市、望谟县、贞丰县、晴隆县、兴仁市、普安县、册亨县、安龙县)
蚌埠市(蚌山区、固镇县、淮上区、禹会区、龙子湖区、五河县、怀远县)
克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区)
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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”。
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