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娄底市(冷水江市、双峰县、新化县、涟源市、娄星区)
淮安市(淮安区、清江浦区、淮阴区、盱眙县、洪泽区、金湖县、涟水县)
海南藏族自治州(共和县、贵南县、贵德县、同德县、兴海县)
汕头市(潮阳区、潮南区、龙湖区、濠江区、南澳县、金平区、澄海区)
新乡市(延津县、牧野区、卫滨区、卫辉市、封丘县、凤泉区、长垣市、新乡县、红旗区、辉县市、获嘉县、原阳县)
厦门市(集美区、同安区、海沧区、翔安区、湖里区、思明区)
承德市(兴隆县、平泉市、鹰手营子矿区、滦平县、宽城满族自治县、双桥区、承德县、围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、双滦区、隆化县)
庆阳市(西峰区、环县、宁县、华池县、正宁县、庆城县、镇原县、合水县)
邵阳市(新邵县、邵东市、新宁县、绥宁县、隆回县、城步苗族自治县、洞口县、北塔区、武冈市、邵阳县、双清区、大祥区)
鄂尔多斯市(东胜区、康巴什区、准格尔旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、乌审旗、杭锦旗、鄂托克前旗、鄂托克旗)
盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)
西藏自治区
白银市(平川区、景泰县、靖远县、会宁县、白银区)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
上海市(杨浦区、浦东新区、奉贤区、闵行区、崇明区、松江区、虹口区、嘉定区、金山区、静安区、普陀区、长宁区、宝山区、黄浦区、青浦区、徐汇区)
铜川市(耀州区、王益区、宜君县、印台区)
乐山市(市中区、犍为县、峨边彝族自治县、五通桥区、夹江县、马边彝族自治县、沙湾区、金口河区、峨眉山市、沐川县、井研县)
绵阳市(平武县、江油市、安州区、三台县、梓潼县、游仙区、涪城区、盐亭县、北川羌族自治县)
阿克苏地区(温宿县、新和县、拜城县、库车市、阿克苏市、阿瓦提县、柯坪县、乌什县、沙雅县)
赤峰市(克什克腾旗、巴林右旗、敖汉旗、元宝山区、宁城县、松山区、林西县、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、喀喇沁旗、红山区、巴林左旗)
铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)
伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、伊宁市、特克斯县、昭苏县、新源县、尼勒克县、霍城县、伊宁县、巩留县、霍尔果斯市、奎屯市)
玉林市(北流市、陆川县、博白县、福绵区、兴业县、玉州区、容县)
南通市(海门区、启东市、如东县、通州区、崇川区、如皋市、海安市)
北京市(密云区、延庆区、朝阳区、房山区、海淀区、西城区、石景山区、怀柔区、顺义区、大兴区、平谷区、门头沟区、丰台区、东城区、通州区、昌平区)
丹东市(凤城市、振兴区、宽甸满族自治县、元宝区、振安区、东港市)
牡丹江市(东安区、阳明区、海林市、绥芬河市、爱民区、林口县、东宁市、穆棱市、西安区、宁安市)
舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)
北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、朝阳县、双塔区、建平县、北票市、龙城区)
南充市(南部县、西充县、嘉陵区、仪陇县、阆中市、高坪区、营山县、蓬安县、顺庆区)
贵港市(港北区、平南县、港南区、覃塘区、桂平市)
佛山市(禅城区、顺德区、高明区、南海区、三水区)
十堰市(竹山县、丹江口市、竹溪县、郧阳区、张湾区、茅箭区、郧西县、房县)
天津市(津南区、河西区、红桥区、西青区、南开区、武清区、静海区、东丽区、宝坻区、河北区、滨海新区、蓟州区、北辰区、河东区、和平区、宁河区)
鹤壁市(淇滨区、淇县、山城区、浚县、鹤山区)
威海市(乳山市、环翠区、荣成市、文登区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、瑞丽市、梁河县、陇川县)
乌鲁木齐市(天山区、乌鲁木齐县、水磨沟区、达坂城区、米东区、头屯河区、沙依巴克区、新市区)
开封市(兰考县、顺河回族区、通许县、杞县、祥符区、禹王台区、龙亭区、鼓楼区、尉氏县)
张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、高台县、山丹县、民乐县、临泽县)
四平市(铁西区、伊通满族自治县、双辽市、铁东区、梨树县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
烟台市(福山区、莱阳市、招远市、莱州市、龙口市、莱山区、海阳市、芝罘区、栖霞市、蓬莱区、牟平区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
晋中市(榆社县、和顺县、灵石县、左权县、榆次区、太谷区、介休市、昔阳县、祁县、寿阳县、平遥县)
苏州市(昆山市、虎丘区、张家港市、相城区、姑苏区、吴江区、太仓市、常熟市、吴中区)
清远市(佛冈县、阳山县、连南瑶族自治县、清新区、清城区、连山壮族瑶族自治县、连州市、英德市)
宁夏回族自治区
曲靖市(富源县、马龙区、会泽县、沾益区、罗平县、陆良县、宣威市、麒麟区、师宗县)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
临沂市(蒙阴县、沂南县、费县、沂水县、临沭县、莒南县、河东区、平邑县、兰山区、兰陵县、罗庄区、郯城县)
张家界市(桑植县、永定区、武陵源区、慈利县)
石河子市(可克达拉市、昆玉市、图木舒克市、胡杨河市、双河市、铁门关市、新星市、白杨市、北屯市、五家渠市、阿拉尔市)
广州市(南沙区、白云区、花都区、天河区、从化区、海珠区、黄埔区、越秀区、增城区、番禺区、荔湾区)
昭通市(永善县、绥江县、彝良县、盐津县、昭阳区、大关县、水富市、威信县、镇雄县、鲁甸县、巧家县)
龙岩市(新罗区、漳平市、上杭县、武平县、长汀县、永定区、连城县)
巴中市(恩阳区、平昌县、南江县、巴州区、通江县)
汉中市(城固县、勉县、宁强县、南郑区、略阳县、镇巴县、佛坪县、西乡县、汉台区、留坝县、洋县)
达州市(宣汉县、大竹县、达川区、渠县、万源市、开江县、通川区)
宜春市(丰城市、高安市、樟树市、靖安县、万载县、宜丰县、上高县、袁州区、铜鼓县、奉新县)
保定市(莲池区、高阳县、博野县、徐水区、阜平县、竞秀区、满城区、安国市、顺平县、清苑区、涿州市、容城县、定州市、高碑店市、望都县、涞水县、唐县、雄县、易县、曲阳县、蠡县、安新县、定兴县、涞源县)
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六安市(裕安区、霍邱县、叶集区、霍山县、金寨县、金安区、舒城县)
阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、黑水县、小金县、壤塘县、茂县、理县、红原县、马尔康市、若尔盖县、汶川县、阿坝县、金川县、松潘县)
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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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