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西藏自治区
宿州市(泗县、灵璧县、埇桥区、萧县、砀山县)
阿坝藏族羌族自治州(汶川县、若尔盖县、理县、金川县、阿坝县、红原县、小金县、松潘县、黑水县、壤塘县、马尔康市、茂县、九寨沟县)
崇左市(龙州县、扶绥县、凭祥市、宁明县、大新县、江州区、天等县) 忻州市(五台县、代县、静乐县、定襄县、偏关县、繁峙县、保德县、岢岚县、原平市、河曲县、忻府区、宁武县、五寨县、神池县)
嘉兴市(海盐县、海宁市、秀洲区、南湖区、平湖市、嘉善县、桐乡市)
平顶山市(鲁山县、石龙区、卫东区、叶县、湛河区、舞钢市、汝州市、新华区、宝丰县、郏县)
西安市(高陵区、鄠邑区、灞桥区、周至县、蓝田县、未央区、临潼区、碑林区、雁塔区、长安区、新城区、阎良区、莲湖区)乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、兴和县、察哈尔右翼后旗、四子王旗、化德县、察哈尔右翼中旗、凉城县、商都县、集宁区、丰镇市、卓资县)
岳阳市(汨罗市、岳阳楼区、平江县、临湘市、云溪区、岳阳县、君山区、华容县、湘阴县) 三沙市(南沙区、西沙区)
南昌市(西湖区、青山湖区、东湖区、安义县、进贤县、红谷滩区、新建区、南昌县、青云谱区)
阿克苏地区(温宿县、拜城县、沙雅县、乌什县、阿瓦提县、阿克苏市、新和县、柯坪县、库车市)
雅安市(雨城区、荥经县、天全县、名山区、芦山县、汉源县、石棉县、宝兴县)
贵阳市(云岩区、开阳县、花溪区、观山湖区、白云区、清镇市、修文县、南明区、乌当区、息烽县)
长沙市(宁乡市、望城区、天心区、雨花区、岳麓区、长沙县、浏阳市、芙蓉区、开福区)
阿里地区(日土县、措勤县、札达县、改则县、普兰县、革吉县、噶尔县)
新乡市(新乡县、长垣市、获嘉县、原阳县、凤泉区、红旗区、牧野区、辉县市、卫辉市、卫滨区、封丘县、延津县)
哈尔滨市(通河县、阿城区、尚志市、五常市、呼兰区、香坊区、依兰县、平房区、木兰县、延寿县、道外区、松北区、宾县、南岗区、方正县、双城区、巴彦县、道里区)
眉山市(东坡区、丹棱县、彭山区、青神县、洪雅县、仁寿县)
吕梁市(离石区、交口县、中阳县、岚县、石楼县、临县、兴县、柳林县、交城县、文水县、方山县、汾阳市、孝义市)
大连市(长海县、西岗区、金州区、中山区、沙河口区、庄河市、瓦房店市、旅顺口区、甘井子区、普兰店区)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
成都市(新津区、大邑县、双流区、成华区、都江堰市、青白江区、温江区、蒲江县、彭州市、新都区、青羊区、锦江区、郫都区、金牛区、龙泉驿区、邛崃市、金堂县、简阳市、崇州市、武侯区)
柳州市(三江侗族自治县、柳北区、融水苗族自治县、柳南区、鹿寨县、鱼峰区、融安县、柳城县、柳江区、城中区)
南京市(鼓楼区、六合区、浦口区、雨花台区、高淳区、栖霞区、玄武区、秦淮区、溧水区、江宁区、建邺区)
青岛市(李沧区、市北区、即墨区、市南区、平度市、城阳区、莱西市、黄岛区、崂山区、胶州市)
宁德市(福安市、寿宁县、周宁县、屏南县、柘荣县、福鼎市、古田县、蕉城区、霞浦县)
昌吉回族自治州(奇台县、阜康市、昌吉市、吉木萨尔县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县)
衡水市(冀州区、枣强县、故城县、武邑县、武强县、桃城区、饶阳县、深州市、安平县、景县、阜城县)
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云浮市(郁南县、云城区、罗定市、新兴县、云安区)
汕尾市(陆河县、海丰县、城区、陆丰市)
枣庄市(峄城区、滕州市、市中区、台儿庄区、山亭区、薛城区)
保山市(隆阳区、施甸县、龙陵县、昌宁县、腾冲市) 北京市(怀柔区、朝阳区、顺义区、密云区、东城区、延庆区、石景山区、西城区、房山区、丰台区、通州区、昌平区、平谷区、海淀区、大兴区、门头沟区)
衢州市(衢江区、龙游县、常山县、江山市、开化县、柯城区)
白银市(景泰县、会宁县、靖远县、平川区、白银区)
南通市(通州区、海门区、启东市、海安市、如东县、崇川区、如皋市)克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、克拉玛依区、独山子区)
文山壮族苗族自治州(文山市、麻栗坡县、西畴县、富宁县、砚山县、丘北县、广南县、马关县) 玉林市(北流市、陆川县、福绵区、兴业县、博白县、容县、玉州区)
汕头市(濠江区、潮南区、澄海区、金平区、龙湖区、南澳县、潮阳区)
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那曲市(索县、嘉黎县、巴青县、班戈县、安多县、聂荣县、比如县、色尼区、尼玛县、双湖县、申扎县)
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安庆市(怀宁县、望江县、太湖县、潜山市、宜秀区、桐城市、迎江区、宿松县、大观区、岳西县)
鞍山市(铁东区、海城市、千山区、立山区、铁西区、岫岩满族自治县、台安县)
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绍兴市(嵊州市、上虞区、柯桥区、越城区、诸暨市、新昌县)
海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、同德县、贵南县)
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咸宁市(嘉鱼县、通城县、咸安区、通山县、赤壁市、崇阳县)
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福州市(福清市、闽侯县、长乐区、罗源县、鼓楼区、连江县、马尾区、平潭县、闽清县、台江区、仓山区、永泰县、晋安区)
开封市(顺河回族区、兰考县、杞县、通许县、祥符区、龙亭区、尉氏县、鼓楼区、禹王台区)
武威市(古浪县、凉州区、民勤县、天祝藏族自治县)
河源市(和平县、东源县、龙川县、连平县、源城区、紫金县)
中山市
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？
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。
“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。
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”。