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庆阳市(西峰区、镇原县、华池县、环县、宁县、庆城县、正宁县、合水县)
铜陵市(义安区、枞阳县、郊区、铜官区)
深圳市(坪山区、龙华区、光明区、南山区、罗湖区、龙岗区、宝安区、盐田区、福田区)
淮安市(涟水县、淮阴区、洪泽区、金湖县、盱眙县、淮安区、清江浦区)
合肥市(长丰县、庐阳区、庐江县、巢湖市、瑶海区、肥西县、包河区、蜀山区、肥东县)
平顶山市(汝州市、石龙区、卫东区、叶县、鲁山县、湛河区、舞钢市、新华区、宝丰县、郏县)
嘉兴市(嘉善县、秀洲区、海盐县、桐乡市、南湖区、海宁市、平湖市)
延安市(延长县、宜川县、吴起县、延川县、富县、黄龙县、洛川县、宝塔区、安塞区、志丹县、黄陵县、甘泉县、子长市)
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曲靖市(师宗县、会泽县、陆良县、富源县、宣威市、马龙区、沾益区、罗平县、麒麟区)
广安市(广安区、前锋区、华蓥市、武胜县、岳池县、邻水县)
三门峡市(湖滨区、义马市、卢氏县、陕州区、渑池县、灵宝市)
孝感市(大悟县、安陆市、汉川市、孝昌县、孝南区、应城市、云梦县)
运城市(夏县、永济市、绛县、新绛县、万荣县、芮城县、临猗县、稷山县、闻喜县、垣曲县、平陆县、河津市、盐湖区)
济南市(长清区、平阴县、历下区、历城区、市中区、济阳区、章丘区、商河县、莱芜区、天桥区、钢城区、槐荫区)
伊犁哈萨克自治州(巩留县、昭苏县、霍城县、奎屯市、新源县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、特克斯县、伊宁县、尼勒克县)
沧州市(东光县、沧县、献县、孟村回族自治县、泊头市、河间市、青县、黄骅市、运河区、吴桥县、肃宁县、南皮县、盐山县、新华区、任丘市、海兴县)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区)
塔城地区(裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、乌苏市、额敏县、塔城市、沙湾市)
新余市(渝水区、分宜县)
汕头市(南澳县、龙湖区、金平区、濠江区、潮阳区、澄海区、潮南区)
乐山市(峨边彝族自治县、五通桥区、井研县、沐川县、峨眉山市、沙湾区、市中区、金口河区、夹江县、马边彝族自治县、犍为县)
常德市(石门县、桃源县、安乡县、武陵区、津市市、鼎城区、临澧县、澧县、汉寿县)
淄博市(桓台县、淄川区、张店区、周村区、高青县、临淄区、博山区、沂源县)
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柳州市(融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳江区、柳南区、柳城县、融安县、柳北区、鹿寨县、鱼峰区、城中区)
荆州市(江陵县、松滋市、公安县、石首市、监利市、荆州区、洪湖市、沙市区)
北京市(延庆区、门头沟区、平谷区、大兴区、海淀区、石景山区、密云区、西城区、朝阳区、房山区、顺义区、丰台区、怀柔区、东城区、通州区、昌平区)
葫芦岛市(连山区、龙港区、绥中县、南票区、兴城市、建昌县)
驻马店市(正阳县、驿城区、西平县、确山县、平舆县、上蔡县、遂平县、新蔡县、汝南县、泌阳县)
衡阳市(南岳区、祁东县、衡南县、衡山县、衡东县、雁峰区、石鼓区、衡阳县、耒阳市、蒸湘区、珠晖区、常宁市)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、博乐市、温泉县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
沈阳市(于洪区、沈北新区、法库县、皇姑区、铁西区、和平区、浑南区、大东区、辽中区、苏家屯区、新民市、沈河区、康平县)
宁德市(屏南县、霞浦县、柘荣县、福鼎市、古田县、寿宁县、周宁县、蕉城区、福安市)
莆田市(城厢区、荔城区、涵江区、秀屿区、仙游县)
铁岭市(西丰县、调兵山市、银州区、清河区、昌图县、开原市、铁岭县)
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呼和浩特市(赛罕区、托克托县、清水河县、土默特左旗、武川县、玉泉区、回民区、和林格尔县、新城区)
鹤壁市(浚县、山城区、淇县、淇滨区、鹤山区)
漳州市(南靖县、长泰区、芗城区、龙文区、云霄县、平和县、华安县、漳浦县、东山县、诏安县、龙海区)
晋中市(祁县、灵石县、昔阳县、太谷区、平遥县、榆次区、左权县、榆社县、寿阳县、和顺县、介休市)
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玉树藏族自治州(曲麻莱县、治多县、玉树市、称多县、杂多县、囊谦县)
贺州市(钟山县、平桂区、昭平县、八步区、富川瑶族自治县)
镇江市(扬中市、京口区、丹阳市、润州区、句容市、丹徒区)
大庆市(萨尔图区、龙凤区、林甸县、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、肇州县、让胡路区、肇源县)
张掖市(山丹县、民乐县、高台县、甘州区、肃南裕固族自治县、临泽县)
延边朝鲜族自治州(和龙市、安图县、图们市、敦化市、珲春市、延吉市、汪清县、龙井市)
定西市(陇西县、岷县、渭源县、临洮县、漳县、通渭县、安定区)
果洛藏族自治州(达日县、玛沁县、玛多县、班玛县、甘德县、久治县)
钦州市(浦北县、灵山县、钦北区、钦南区)
白山市(临江市、抚松县、江源区、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县)
伊春市(大箐山县、丰林县、伊美区、嘉荫县、友好区、乌翠区、铁力市、汤旺县、金林区、南岔县)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、水磨沟区、达坂城区、头屯河区、米东区、沙依巴克区、新市区、天山区)
凉山彝族自治州(昭觉县、宁南县、金阳县、美姑县、木里藏族自治县、布拖县、冕宁县、盐源县、德昌县、普格县、甘洛县、西昌市、雷波县、越西县、会理市、会东县、喜德县)
河源市(源城区、龙川县、紫金县、和平县、东源县、连平县)
株洲市(炎陵县、茶陵县、石峰区、荷塘区、攸县、芦淞区、醴陵市、渌口区、天元区)
包头市(九原区、白云鄂博矿区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、土默特右旗、青山区、石拐区、固阳县)
南昌市(新建区、青云谱区、红谷滩区、进贤县、青山湖区、东湖区、南昌县、安义县、西湖区)
安阳市(文峰区、龙安区、北关区、林州市、安阳县、内黄县、汤阴县、滑县、殷都区)
宿迁市(宿城区、泗阳县、泗洪县、沭阳县、宿豫区)
咸阳市(杨陵区、永寿县、三原县、秦都区、旬邑县、渭城区、长武县、乾县、兴平市、礼泉县、彬州市、武功县、泾阳县、淳化县)
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克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区)
丽江市(古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、华坪县)
南宁市(兴宁区、江南区、横州市、隆安县、马山县、武鸣区、上林县、青秀区、西乡塘区、宾阳县、邕宁区、良庆区)
绵阳市(平武县、梓潼县、北川羌族自治县、安州区、涪城区、盐亭县、游仙区、三台县、江油市)
◎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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