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开封市(兰考县、通许县、杞县、禹王台区、祥符区、尉氏县、顺河回族区、龙亭区、鼓楼区)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、鹤峰县、建始县、恩施市、利川市、巴东县、来凤县、宣恩县)
大同市(广灵县、阳高县、左云县、浑源县、云冈区、新荣区、天镇县、云州区、平城区、灵丘县)
北京市(平谷区、海淀区、昌平区、延庆区、东城区、西城区、通州区、密云区、石景山区、顺义区、门头沟区、房山区、怀柔区、大兴区、朝阳区、丰台区)
丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县)
青岛市(市南区、胶州市、市北区、李沧区、黄岛区、即墨区、平度市、莱西市、城阳区、崂山区)
佛山市(三水区、高明区、禅城区、顺德区、南海区)
桂林市(永福县、灵川县、平乐县、阳朔县、龙胜各族自治县、荔浦市、七星区、灌阳县、临桂区、象山区、恭城瑶族自治县、兴安县、全州县、资源县、秀峰区、叠彩区、雁山区)
兴安盟(扎赉特旗、突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市)
嘉峪关市
包头市(固阳县、白云鄂博矿区、九原区、石拐区、昆都仑区、土默特右旗、青山区、东河区、达尔罕茂明安联合旗)
钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)
海南藏族自治州(贵德县、共和县、贵南县、兴海县、同德县)
白山市(浑江区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、抚松县、江源区、临江市)
广元市(苍溪县、旺苍县、利州区、朝天区、剑阁县、青川县、昭化区)
孝感市(应城市、孝昌县、孝南区、汉川市、安陆市、大悟县、云梦县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
宁夏回族自治区
驻马店市(泌阳县、确山县、遂平县、西平县、平舆县、驿城区、新蔡县、汝南县、上蔡县、正阳县)
松原市(宁江区、扶余市、长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
石河子市(阿拉尔市、白杨市、北屯市、胡杨河市、新星市、图木舒克市、可克达拉市、铁门关市、昆玉市、双河市、五家渠市)
东莞市
淮安市(涟水县、淮阴区、洪泽区、淮安区、清江浦区、盱眙县、金湖县)
绥化市(绥棱县、青冈县、兰西县、明水县、安达市、庆安县、海伦市、望奎县、肇东市、北林区)
延边朝鲜族自治州(图们市、珲春市、汪清县、延吉市、和龙市、龙井市、敦化市、安图县)
无锡市(锡山区、梁溪区、新吴区、江阴市、惠山区、宜兴市、滨湖区)
晋中市(平遥县、榆社县、寿阳县、左权县、介休市、灵石县、昔阳县、太谷区、榆次区、祁县、和顺县)
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、和硕县、尉犁县、且末县、和静县、库尔勒市、博湖县、焉耆回族自治县、若羌县)
塔城地区(额敏县、裕民县、沙湾市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市)
鸡西市(虎林市、鸡冠区、滴道区、密山市、恒山区、麻山区、城子河区、鸡东县、梨树区)
长治市(潞州区、沁源县、屯留区、上党区、沁县、黎城县、襄垣县、长子县、壶关县、平顺县、潞城区、武乡县)
沧州市(青县、盐山县、肃宁县、献县、海兴县、运河区、沧县、吴桥县、南皮县、任丘市、泊头市、黄骅市、河间市、新华区、东光县、孟村回族自治县)
儋州市
安顺市(普定县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县)
襄阳市(谷城县、樊城区、老河口市、宜城市、保康县、襄城区、襄州区、枣阳市、南漳县)
柳州市(柳北区、融水苗族自治县、柳城县、柳江区、融安县、鹿寨县、鱼峰区、柳南区、三江侗族自治县、城中区)
运城市(垣曲县、平陆县、夏县、绛县、稷山县、闻喜县、盐湖区、万荣县、临猗县、芮城县、新绛县、永济市、河津市)
滨州市(滨城区、无棣县、博兴县、邹平市、沾化区、惠民县、阳信县)
周口市(项城市、太康县、川汇区、沈丘县、扶沟县、鹿邑县、郸城县、西华县、淮阳区、商水县)
萍乡市(芦溪县、安源区、莲花县、上栗县、湘东区)
石家庄市(裕华区、井陉矿区、正定县、井陉县、栾城区、鹿泉区、高邑县、长安区、藁城区、元氏县、灵寿县、辛集市、赞皇县、晋州市、赵县、新华区、平山县、无极县、行唐县、桥西区、深泽县、新乐市)
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牡丹江市(绥芬河市、东宁市、海林市、阳明区、宁安市、东安区、穆棱市、西安区、林口县、爱民区)
苏州市(昆山市、虎丘区、相城区、吴江区、吴中区、张家港市、常熟市、姑苏区、太仓市)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、建平县、双塔区、凌源市、朝阳县、北票市)
龙岩市(长汀县、永定区、连城县、新罗区、漳平市、上杭县、武平县)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
洛阳市(西工区、伊川县、洛龙区、嵩县、瀍河回族区、老城区、新安县、孟津区、洛宁县、涧西区、汝阳县、偃师区、宜阳县、栾川县)
深圳市(龙华区、福田区、南山区、光明区、坪山区、盐田区、宝安区、龙岗区、罗湖区)
杭州市(上城区、富阳区、钱塘区、萧山区、滨江区、淳安县、建德市、临平区、余杭区、临安区、西湖区、拱墅区、桐庐县)
南昌市(青云谱区、安义县、青山湖区、进贤县、红谷滩区、南昌县、西湖区、东湖区、新建区)
泸州市(江阳区、纳溪区、叙永县、泸县、龙马潭区、古蔺县、合江县)
白银市(白银区、景泰县、会宁县、平川区、靖远县)
亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)
西藏自治区
马鞍山市(博望区、花山区、和县、雨山区、含山县、当涂县)
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黄冈市(黄州区、蕲春县、麻城市、浠水县、团风县、红安县、罗田县、黄梅县、武穴市、英山县)
楚雄彝族自治州(姚安县、大姚县、牟定县、元谋县、楚雄市、双柏县、武定县、永仁县、南华县、禄丰市)
舟山市(定海区、普陀区、岱山县、嵊泗县)
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伊犁哈萨克自治州(昭苏县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、巩留县、霍城县、新源县、伊宁县、尼勒克县、霍尔果斯市、特克斯县、奎屯市)
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三沙市(南沙区、西沙区)
玉溪市(华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、通海县、江川区、易门县、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县)
汉中市(勉县、宁强县、镇巴县、南郑区、洋县、西乡县、汉台区、略阳县、留坝县、城固县、佛坪县)
林芝市(察隅县、波密县、朗县、巴宜区、工布江达县、墨脱县、米林市)
辽阳市(白塔区、宏伟区、弓长岭区、辽阳县、太子河区、灯塔市、文圣区)
眉山市(洪雅县、青神县、仁寿县、丹棱县、东坡区、彭山区)
◎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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