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贺州市(八步区、平桂区、钟山县、昭平县、富川瑶族自治县)

巴中市(巴州区、平昌县、通江县、南江县、恩阳区)

萍乡市(安源区、上栗县、湘东区、芦溪县、莲花县)

银川市(贺兰县、兴庆区、西夏区、金凤区、灵武市、永宁县)

宣城市(郎溪县、泾县、广德市、宣州区、宁国市、旌德县、绩溪县)

衡阳市(雁峰区、常宁市、衡阳县、衡山县、耒阳市、石鼓区、祁东县、衡东县、蒸湘区、南岳区、衡南县、珠晖区)

三沙市(西沙区、南沙区)

眉山市(洪雅县、彭山区、青神县、丹棱县、东坡区、仁寿县)

茂名市(信宜市、电白区、高州市、茂南区、化州市)

昌吉回族自治州(奇台县、呼图壁县、阜康市、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、昌吉市、玛纳斯县)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、乌兰县、格尔木市、都兰县、天峻县、茫崖市)

莆田市(涵江区、秀屿区、荔城区、仙游县、城厢区)

四平市(伊通满族自治县、铁东区、双辽市、铁西区、梨树县)

陇南市(礼县、文县、武都区、徽县、宕昌县、康县、两当县、西和县、成县)

那曲市(比如县、安多县、嘉黎县、尼玛县、班戈县、双湖县、索县、申扎县、色尼区、聂荣县、巴青县)

甘孜藏族自治州(道孚县、理塘县、巴塘县、得荣县、白玉县、甘孜县、稻城县、色达县、康定市、九龙县、石渠县、炉霍县、丹巴县、泸定县、德格县、新龙县、雅江县、乡城县)

遵义市(播州区、余庆县、汇川区、绥阳县、凤冈县、桐梓县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、正安县、习水县、赤水市、湄潭县、红花岗区)

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

德阳市(旌阳区、中江县、广汉市、罗江区、什邡市、绵竹市)

潍坊市(诸城市、高密市、寒亭区、奎文区、坊子区、临朐县、昌乐县、寿光市、潍城区、昌邑市、青州市、安丘市)

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白城市(洮北区、镇赉县、大安市、通榆县、洮南市)

兰州市(红古区、西固区、榆中县、安宁区、永登县、城关区、皋兰县、七里河区)

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阜阳市(临泉县、颍上县、颍东区、界首市、颍州区、颍泉区、阜南县、太和县)

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淮安市(淮安区、金湖县、清江浦区、淮阴区、涟水县、盱眙县、洪泽区)

南阳市(桐柏县、邓州市、方城县、内乡县、西峡县、镇平县、社旗县、宛城区、南召县、淅川县、唐河县、卧龙区、新野县)

攀枝花市(仁和区、东区、米易县、盐边县、西区)

昌都市(江达县、察雅县、丁青县、洛隆县、卡若区、边坝县、左贡县、贡觉县、八宿县、类乌齐县、芒康县)

百色市(靖西市、田阳区、乐业县、田东县、德保县、隆林各族自治县、田林县、右江区、平果市、那坡县、西林县、凌云县)

辽阳市(灯塔市、宏伟区、弓长岭区、太子河区、白塔区、文圣区、辽阳县)

日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)

石河子市(北屯市、胡杨河市、图木舒克市、可克达拉市、双河市、新星市、昆玉市、阿拉尔市、铁门关市、五家渠市、白杨市)

大理白族自治州(云龙县、祥云县、漾濞彝族自治县、永平县、洱源县、弥渡县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、大理市、宾川县、剑川县)

平凉市(崆峒区、崇信县、泾川县、灵台县、庄浪县、静宁县、华亭市)

鞍山市(海城市、铁西区、铁东区、立山区、岫岩满族自治县、千山区、台安县)

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商洛市(柞水县、镇安县、山阳县、商州区、商南县、洛南县、丹凤县)

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焦作市(马村区、中站区、山阳区、孟州市、解放区、武陟县、沁阳市、修武县、温县、博爱县)

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克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区、独山子区)

阳泉市(郊区、矿区、平定县、盂县、城区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

武汉市(硚口区、江汉区、汉阳区、东西湖区、武昌区、黄陂区、江夏区、蔡甸区、洪山区、青山区、江岸区、汉南区、新洲区)

荆门市(掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区、钟祥市)

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三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)

防城港市(上思县、防城区、东兴市、港口区)

山南市(洛扎县、隆子县、乃东区、错那市、浪卡子县、扎囊县、措美县、加查县、桑日县、曲松县、贡嘎县、琼结县)

临夏回族自治州(广河县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏县、永靖县、临夏市、康乐县)

巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、尉犁县、和静县、和硕县、且末县、轮台县、焉耆回族自治县、库尔勒市、若羌县)

濮阳市(范县、台前县、华龙区、清丰县、南乐县、濮阳县)

自贡市(富顺县、贡井区、大安区、沿滩区、荣县、自流井区)

鹤壁市(浚县、淇县、鹤山区、淇滨区、山城区)

洛阳市(洛龙区、老城区、嵩县、涧西区、西工区、偃师区、汝阳县、宜阳县、伊川县、孟津区、洛宁县、瀍河回族区、新安县、栾川县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

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南通市(如东县、通州区、崇川区、海安市、启东市、海门区、如皋市)

咸宁市(赤壁市、通山县、嘉鱼县、咸安区、崇阳县、通城县)

喀什地区(伽师县、疏勒县、麦盖提县、喀什市、泽普县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、岳普湖县、英吉沙县、疏附县、莎车县、巴楚县)

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长治市(黎城县、壶关县、上党区、潞城区、襄垣县、武乡县、沁县、平顺县、屯留区、长子县、潞州区、沁源县)

吉林市(船营区、龙潭区、桦甸市、磐石市、丰满区、昌邑区、舒兰市、蛟河市、永吉县)

福州市(永泰县、长乐区、福清市、闽清县、台江区、仓山区、鼓楼区、平潭县、闽侯县、晋安区、连江县、马尾区、罗源县)

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滨州市(沾化区、邹平市、滨城区、惠民县、无棣县、阳信县、博兴县)

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阿坝藏族羌族自治州(理县、马尔康市、九寨沟县、松潘县、壤塘县、茂县、红原县、阿坝县、小金县、黑水县、汶川县、若尔盖县、金川县)

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

赣州市(章贡区、全南县、石城县、定南县、瑞金市、兴国县、上犹县、安远县、崇义县、信丰县、于都县、赣县区、大余县、宁都县、寻乌县、龙南市、南康区、会昌县)

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常州市(新北区、武进区、溧阳市、金坛区、天宁区、钟楼区)

新余市(分宜县、渝水区)

岳阳市(临湘市、岳阳楼区、君山区、湘阴县、汨罗市、华容县、平江县、岳阳县、云溪区)

汕尾市(陆丰市、陆河县、海丰县、城区)

上海市(嘉定区、杨浦区、虹口区、徐汇区、普陀区、奉贤区、青浦区、金山区、闵行区、静安区、浦东新区、松江区、崇明区、宝山区、黄浦区、长宁区)

铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)

◎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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