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吉林市(丰满区、船营区、蛟河市、昌邑区、永吉县、桦甸市、舒兰市、龙潭区、磐石市)
眉山市(洪雅县、彭山区、东坡区、青神县、丹棱县、仁寿县)
绍兴市(嵊州市、柯桥区、诸暨市、新昌县、上虞区、越城区)
菏泽市(郓城县、鄄城县、巨野县、东明县、定陶区、成武县、单县、牡丹区、曹县)
庆阳市(华池县、合水县、环县、正宁县、庆城县、西峰区、宁县、镇原县)
淮南市(田家庵区、八公山区、寿县、凤台县、潘集区、大通区、谢家集区)
连云港市(灌云县、东海县、海州区、灌南县、连云区、赣榆区)
普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县)
韶关市(武江区、乳源瑶族自治县、浈江区、始兴县、乐昌市、仁化县、翁源县、新丰县、曲江区、南雄市)
鞍山市(铁东区、铁西区、立山区、台安县、海城市、岫岩满族自治县、千山区)
西藏自治区
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
乌鲁木齐市(新市区、头屯河区、天山区、水磨沟区、米东区、达坂城区、沙依巴克区、乌鲁木齐县)
淮安市(洪泽区、盱眙县、淮阴区、涟水县、清江浦区、淮安区、金湖县)
吉安市(峡江县、万安县、吉水县、青原区、泰和县、永新县、永丰县、新干县、安福县、遂川县、吉安县、井冈山市、吉州区)
昆明市(安宁市、石林彝族自治县、盘龙区、富民县、禄劝彝族苗族自治县、呈贡区、五华区、宜良县、寻甸回族彝族自治县、西山区、晋宁区、官渡区、嵩明县、东川区)
济南市(历城区、莱芜区、槐荫区、历下区、商河县、市中区、天桥区、平阴县、钢城区、章丘区、长清区、济阳区)
舟山市(嵊泗县、岱山县、普陀区、定海区)
南昌市(青山湖区、青云谱区、安义县、新建区、东湖区、西湖区、南昌县、红谷滩区、进贤县)
宜宾市(翠屏区、南溪区、兴文县、高县、叙州区、长宁县、筠连县、江安县、珙县、屏山县)
内江市(资中县、市中区、东兴区、威远县、隆昌市)
广安市(前锋区、华蓥市、岳池县、广安区、邻水县、武胜县)
河池市(东兰县、金城江区、天峨县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、凤山县、巴马瑶族自治县、南丹县、宜州区、罗城仫佬族自治县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁县、霍城县、尼勒克县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、奎屯市、特克斯县、伊宁市、巩留县、新源县)
兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、突泉县、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗)
河源市(紫金县、龙川县、连平县、源城区、东源县、和平县)
泰安市(岱岳区、新泰市、东平县、肥城市、泰山区、宁阳县)
红河哈尼族彝族自治州(泸西县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、元阳县、河口瑶族自治县、弥勒市、开远市、蒙自市、红河县、屏边苗族自治县、绿春县、石屏县)
晋城市(泽州县、沁水县、城区、高平市、陵川县、阳城县)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、陈巴尔虎旗、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、根河市、扎兰屯市、牙克石市、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、满洲里市)
西安市(长安区、蓝田县、雁塔区、阎良区、灞桥区、未央区、临潼区、莲湖区、鄠邑区、新城区、高陵区、周至县、碑林区)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、茫崖市、德令哈市、都兰县、格尔木市、天峻县)
三沙市(西沙区、南沙区)
白山市(江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市、抚松县、浑江区)
蚌埠市(蚌山区、固镇县、怀远县、五河县、禹会区、龙子湖区、淮上区)
双鸭山市(尖山区、集贤县、饶河县、宝清县、友谊县、岭东区、宝山区、四方台区)
漯河市(舞阳县、召陵区、临颍县、郾城区、源汇区)
忻州市(静乐县、五寨县、神池县、繁峙县、偏关县、定襄县、岢岚县、河曲县、原平市、五台县、保德县、忻府区、宁武县、代县)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、望谟县、普安县、兴仁市、安龙县、册亨县、兴义市、晴隆县)
锦州市(凌河区、北镇市、古塔区、义县、黑山县、太和区、凌海市)
巴中市(通江县、恩阳区、平昌县、巴州区、南江县)
嘉兴市(海宁市、南湖区、嘉善县、平湖市、桐乡市、秀洲区、海盐县)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、西秀区)
深圳市(坪山区、龙岗区、宝安区、盐田区、罗湖区、光明区、福田区、龙华区、南山区)
滁州市(全椒县、定远县、凤阳县、天长市、南谯区、琅琊区、来安县、明光市)
温州市(苍南县、平阳县、文成县、鹿城区、瑞安市、龙湾区、瓯海区、乐清市、永嘉县、泰顺县、洞头区、龙港市)
七台河市(勃利县、桃山区、茄子河区、新兴区)
张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)
平顶山市(叶县、郏县、鲁山县、湛河区、宝丰县、石龙区、卫东区、汝州市、新华区、舞钢市)
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抚顺市(望花区、顺城区、新抚区、清原满族自治县、东洲区、抚顺县、新宾满族自治县)
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揭阳市(榕城区、揭西县、揭东区、惠来县、普宁市)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
鹤壁市(山城区、鹤山区、淇滨区、淇县、浚县)
新疆维吾尔自治区
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿合奇县、阿克陶县)
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阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、细河区、彰武县、新邱区、海州区、太平区)
绵阳市(梓潼县、涪城区、三台县、江油市、安州区、盐亭县、北川羌族自治县、平武县、游仙区)
毕节市(大方县、黔西市、纳雍县、赫章县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、七星关区)
天津市(津南区、东丽区、蓟州区、武清区、滨海新区、和平区、静海区、宁河区、北辰区、红桥区、河西区、宝坻区、河东区、河北区、西青区、南开区)
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秦皇岛市(山海关区、青龙满族自治县、海港区、昌黎县、北戴河区、卢龙县、抚宁区)
洛阳市(栾川县、西工区、孟津区、洛宁县、偃师区、伊川县、瀍河回族区、汝阳县、涧西区、嵩县、老城区、洛龙区、新安县、宜阳县)
阳泉市(平定县、矿区、城区、郊区、盂县)
新乡市(卫滨区、红旗区、牧野区、获嘉县、凤泉区、延津县、新乡县、封丘县、原阳县、卫辉市、长垣市、辉县市)
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玉林市(北流市、玉州区、福绵区、容县、博白县、陆川县、兴业县)
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太原市(阳曲县、娄烦县、晋源区、万柏林区、小店区、迎泽区、杏花岭区、清徐县、尖草坪区、古交市)
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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”。
新闻结尾
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