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泰州市(泰兴市、靖江市、高港区、海陵区、兴化市、姜堰区)








内江市(资中县、市中区、东兴区、威远县、隆昌市)








济宁市(鱼台县、梁山县、兖州区、曲阜市、泗水县、嘉祥县、汶上县、微山县、金乡县、任城区、邹城市)  河源市(紫金县、龙川县、和平县、源城区、东源县、连平县)








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中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)








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玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、江川区、澄江市、红塔区、通海县、峨山彝族自治县、易门县、华宁县)  昌吉回族自治州(玛纳斯县、奇台县、呼图壁县、昌吉市、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、阜康市)








湘西土家族苗族自治州(凤凰县、泸溪县、龙山县、古丈县、吉首市、永顺县、花垣县、保靖县)








吕梁市(孝义市、汾阳市、岚县、临县、交城县、兴县、石楼县、交口县、文水县、中阳县、离石区、柳林县、方山县)








漳州市(平和县、龙海区、华安县、长泰区、东山县、龙文区、诏安县、芗城区、漳浦县、南靖县、云霄县)








伊春市(南岔县、金林区、乌翠区、丰林县、友好区、嘉荫县、大箐山县、铁力市、汤旺县、伊美区)








安康市(白河县、宁陕县、石泉县、汉滨区、平利县、镇坪县、紫阳县、岚皋县、旬阳市、汉阴县)








呼伦贝尔市(牙克石市、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、海拉尔区、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、阿荣旗、鄂温克族自治旗、根河市)








太原市(清徐县、杏花岭区、小店区、晋源区、迎泽区、万柏林区、阳曲县、古交市、娄烦县、尖草坪区)








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西宁市(城中区、湟中区、城东区、湟源县、大通回族土族自治县、城西区、城北区)








合肥市(庐阳区、庐江县、肥西县、肥东县、包河区、蜀山区、巢湖市、长丰县、瑶海区)








枣庄市(峄城区、薛城区、台儿庄区、山亭区、市中区、滕州市)








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池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)








眉山市(丹棱县、青神县、洪雅县、仁寿县、东坡区、彭山区)








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黄山市(黄山区、歙县、徽州区、黟县、休宁县、屯溪区、祁门县)








佳木斯市(富锦市、东风区、同江市、抚远市、桦川县、桦南县、汤原县、向阳区、前进区、郊区)








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武威市(民勤县、天祝藏族自治县、古浪县、凉州区)
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抚州市(临川区、南丰县、宜黄县、黎川县、东乡区、广昌县、资溪县、南城县、崇仁县、乐安县、金溪县)








白城市(洮北区、洮南市、通榆县、镇赉县、大安市)








漯河市(临颍县、源汇区、舞阳县、召陵区、郾城区)








承德市(平泉市、围场满族蒙古族自治县、双滦区、隆化县、丰宁满族自治县、承德县、兴隆县、双桥区、鹰手营子矿区、滦平县、宽城满族自治县)  攀枝花市(盐边县、米易县、仁和区、西区、东区)








海东市(化隆回族自治县、平安区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)








铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)








开封市(龙亭区、尉氏县、兰考县、通许县、禹王台区、鼓楼区、杞县、祥符区、顺河回族区)博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、博乐市、温泉县)








迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)  铜仁市(玉屏侗族自治县、石阡县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、德江县、碧江区、思南县、万山区、江口县)








定西市(安定区、临洮县、陇西县、通渭县、岷县、渭源县、漳县)








台州市(玉环市、天台县、温岭市、椒江区、三门县、路桥区、黄岩区、仙居县、临海市)








上海市(黄浦区、嘉定区、金山区、长宁区、闵行区、徐汇区、杨浦区、奉贤区、松江区、虹口区、宝山区、崇明区、浦东新区、静安区、青浦区、普陀区)贵港市(港北区、平南县、桂平市、覃塘区、港南区)








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日喀则市(桑珠孜区、定结县、昂仁县、谢通门县、亚东县、仲巴县、吉隆县、仁布县、聂拉木县、拉孜县、萨嘎县、定日县、江孜县、岗巴县、萨迦县、白朗县、康马县、南木林县)








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黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)








双鸭山市(岭东区、友谊县、宝清县、四方台区、宝山区、尖山区、饶河县、集贤县)








驻马店市(泌阳县、新蔡县、平舆县、汝南县、上蔡县、确山县、正阳县、西平县、遂平县、驿城区)








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大庆市(龙凤区、肇源县、让胡路区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、林甸县、大同区、萨尔图区)








黔东南苗族侗族自治州(从江县、黄平县、凯里市、台江县、天柱县、剑河县、施秉县、丹寨县、三穗县、镇远县、雷山县、榕江县、黎平县、岑巩县、麻江县、锦屏县)








杭州市(萧山区、滨江区、钱塘区、西湖区、临安区、淳安县、建德市、余杭区、上城区、富阳区、桐庐县、拱墅区、临平区)








中山市

◎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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