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宁夏回族自治区
佛山市(顺德区、高明区、三水区、南海区、禅城区)
益阳市(沅江市、南县、桃江县、安化县、资阳区、赫山区)
凉山彝族自治州(越西县、宁南县、喜德县、盐源县、木里藏族自治县、金阳县、普格县、会东县、雷波县、美姑县、布拖县、会理市、甘洛县、德昌县、昭觉县、西昌市、冕宁县)
防城港市(东兴市、防城区、港口区、上思县)
乐山市(峨眉山市、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、沐川县、夹江县、市中区、犍为县、金口河区、五通桥区、沙湾区、井研县)
盐城市(射阳县、阜宁县、滨海县、亭湖区、建湖县、响水县、东台市、盐都区、大丰区)
白城市(大安市、通榆县、洮南市、镇赉县、洮北区)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、晴隆县、兴仁市、望谟县、安龙县、贞丰县、普安县、册亨县)
吕梁市(兴县、石楼县、交城县、孝义市、文水县、离石区、交口县、方山县、柳林县、临县、岚县、汾阳市、中阳县)
白山市(浑江区、临江市、江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、抚松县)
漯河市(召陵区、源汇区、舞阳县、临颍县、郾城区)
红河哈尼族彝族自治州(个旧市、石屏县、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、弥勒市、元阳县、红河县、开远市、屏边苗族自治县、建水县、河口瑶族自治县、泸西县)
镇江市(句容市、扬中市、润州区、丹阳市、京口区、丹徒区)
黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)
贺州市(八步区、富川瑶族自治县、昭平县、钟山县、平桂区)
乌鲁木齐市(头屯河区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、达坂城区、水磨沟区、米东区、天山区、新市区)
日喀则市(萨嘎县、聂拉木县、南木林县、定日县、康马县、岗巴县、白朗县、仲巴县、拉孜县、萨迦县、仁布县、桑珠孜区、江孜县、谢通门县、吉隆县、昂仁县、亚东县、定结县)
金昌市(金川区、永昌县)
宝鸡市(岐山县、千阳县、陇县、金台区、凤翔区、扶风县、麟游县、凤县、陈仓区、太白县、渭滨区、眉县)
宁波市(慈溪市、海曙区、余姚市、奉化区、北仑区、宁海县、象山县、鄞州区、江北区、镇海区)
雅安市(天全县、雨城区、石棉县、名山区、芦山县、汉源县、荥经县、宝兴县)
黄山市(休宁县、黟县、歙县、徽州区、黄山区、祁门县、屯溪区)
桂林市(秀峰区、灵川县、全州县、平乐县、兴安县、资源县、永福县、叠彩区、龙胜各族自治县、阳朔县、七星区、临桂区、恭城瑶族自治县、灌阳县、象山区、荔浦市、雁山区)
阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)
郑州市(金水区、中原区、上街区、中牟县、荥阳市、新密市、惠济区、新郑市、巩义市、二七区、登封市、管城回族区)
松原市(长岭县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市)
酒泉市(瓜州县、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃州区、金塔县、肃北蒙古族自治县)
梅州市(蕉岭县、梅县区、丰顺县、梅江区、平远县、大埔县、五华县、兴宁市)
江门市(新会区、蓬江区、台山市、鹤山市、江海区、开平市、恩平市)
固原市(隆德县、彭阳县、泾源县、原州区、西吉县)
马鞍山市(和县、当涂县、含山县、雨山区、花山区、博望区)
山南市(加查县、桑日县、扎囊县、浪卡子县、琼结县、乃东区、洛扎县、隆子县、贡嘎县、措美县、曲松县、错那市)
本溪市(溪湖区、平山区、明山区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县)
承德市(鹰手营子矿区、双滦区、丰宁满族自治县、兴隆县、承德县、双桥区、宽城满族自治县、隆化县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、平泉市)
呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、满洲里市、阿荣旗、陈巴尔虎旗、扎兰屯市、根河市、牙克石市)
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石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
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南宁市(武鸣区、马山县、良庆区、宾阳县、邕宁区、上林县、西乡塘区、江南区、横州市、隆安县、青秀区、兴宁区)
淄博市(周村区、临淄区、高青县、桓台县、沂源县、张店区、博山区、淄川区)
济宁市(曲阜市、邹城市、鱼台县、梁山县、微山县、嘉祥县、金乡县、任城区、泗水县、兖州区、汶上县)
通辽市(开鲁县、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、库伦旗、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市)
徐州市(云龙区、沛县、贾汪区、睢宁县、铜山区、泉山区、鼓楼区、新沂市、丰县、邳州市)
三明市(宁化县、大田县、泰宁县、清流县、尤溪县、三元区、沙县区、明溪县、将乐县、建宁县、永安市)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
绥化市(绥棱县、北林区、海伦市、肇东市、安达市、庆安县、明水县、兰西县、青冈县、望奎县)
黄冈市(武穴市、罗田县、浠水县、麻城市、团风县、黄梅县、英山县、红安县、蕲春县、黄州区)
伊犁哈萨克自治州(昭苏县、察布查尔锡伯自治县、巩留县、新源县、霍尔果斯市、伊宁县、霍城县、奎屯市、伊宁市、特克斯县、尼勒克县)
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温州市(瓯海区、瑞安市、平阳县、洞头区、龙港市、乐清市、鹿城区、泰顺县、永嘉县、龙湾区、文成县、苍南县)
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朔州市(山阴县、右玉县、怀仁市、朔城区、应县、平鲁区)
绍兴市(诸暨市、上虞区、新昌县、嵊州市、越城区、柯桥区)
◎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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