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秦皇岛市(卢龙县、青龙满族自治县、昌黎县、北戴河区、海港区、山海关区、抚宁区)
玉林市(玉州区、北流市、陆川县、博白县、容县、兴业县、福绵区)
昆明市(寻甸回族彝族自治县、富民县、安宁市、嵩明县、西山区、五华区、东川区、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、宜良县、呈贡区、石林彝族自治县、官渡区)
沧州市(孟村回族自治县、泊头市、新华区、任丘市、东光县、肃宁县、河间市、吴桥县、沧县、黄骅市、献县、海兴县、盐山县、青县、运河区、南皮县)
阳江市(阳西县、阳春市、阳东区、江城区)
南京市(栖霞区、溧水区、雨花台区、浦口区、秦淮区、玄武区、六合区、高淳区、鼓楼区、建邺区、江宁区)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
天水市(清水县、甘谷县、张家川回族自治县、麦积区、秦安县、武山县、秦州区)
宣城市(广德市、旌德县、泾县、宣州区、绩溪县、宁国市、郎溪县)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、西昌市、昭觉县、布拖县、甘洛县、金阳县、冕宁县、美姑县、普格县、喜德县、会东县、宁南县、越西县、德昌县、会理市、盐源县、雷波县)
南平市(政和县、光泽县、延平区、建阳区、顺昌县、建瓯市、浦城县、松溪县、邵武市、武夷山市)
抚州市(资溪县、南丰县、黎川县、乐安县、南城县、临川区、广昌县、金溪县、东乡区、崇仁县、宜黄县)
吉林市(舒兰市、蛟河市、丰满区、永吉县、龙潭区、磐石市、昌邑区、桦甸市、船营区)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县、同仁市)
洛阳市(栾川县、老城区、伊川县、汝阳县、嵩县、洛宁县、偃师区、洛龙区、瀍河回族区、涧西区、新安县、孟津区、西工区、宜阳县)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、阿尔山市、扎赉特旗、突泉县、科尔沁右翼前旗)
宝鸡市(麟游县、金台区、渭滨区、千阳县、扶风县、太白县、眉县、凤翔区、陈仓区、陇县、岐山县、凤县)
嘉峪关市
玉溪市(澄江市、新平彝族傣族自治县、华宁县、红塔区、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、易门县、峨山彝族自治县)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、盈江县、芒市、梁河县)
荆州市(江陵县、松滋市、公安县、洪湖市、沙市区、石首市、荆州区、监利市)
盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)
石河子市(胡杨河市、铁门关市、北屯市、双河市、阿拉尔市、昆玉市、白杨市、五家渠市、图木舒克市、可克达拉市、新星市)
益阳市(赫山区、安化县、资阳区、沅江市、南县、桃江县)
玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、曲麻莱县、杂多县、玉树市、治多县)
廊坊市(三河市、大厂回族自治县、香河县、广阳区、文安县、固安县、大城县、霸州市、永清县、安次区)
济宁市(梁山县、曲阜市、嘉祥县、泗水县、微山县、鱼台县、兖州区、金乡县、邹城市、汶上县、任城区)
徐州市(泉山区、丰县、铜山区、贾汪区、新沂市、睢宁县、沛县、云龙区、邳州市、鼓楼区)
江门市(台山市、江海区、开平市、恩平市、蓬江区、鹤山市、新会区)
榆林市(子洲县、靖边县、吴堡县、定边县、榆阳区、绥德县、神木市、府谷县、清涧县、佳县、横山区、米脂县)
兰州市(西固区、榆中县、红古区、七里河区、皋兰县、城关区、永登县、安宁区)
北海市(银海区、铁山港区、合浦县、海城区)
金华市(兰溪市、浦江县、义乌市、东阳市、婺城区、金东区、磐安县、武义县、永康市)
泰州市(海陵区、靖江市、泰兴市、兴化市、姜堰区、高港区)
林芝市(墨脱县、波密县、米林市、察隅县、巴宜区、工布江达县、朗县)
信阳市(息县、固始县、商城县、淮滨县、新县、浉河区、平桥区、潢川县、光山县、罗山县)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、恩施市、咸丰县、建始县、宣恩县、来凤县、鹤峰县、利川市)
湖州市(吴兴区、安吉县、长兴县、南浔区、德清县)
郑州市(登封市、新郑市、中牟县、管城回族区、新密市、金水区、荥阳市、惠济区、巩义市、二七区、中原区、上街区)
临沧市(临翔区、耿马傣族佤族自治县、镇康县、永德县、凤庆县、沧源佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
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湛江市(麻章区、赤坎区、徐闻县、坡头区、霞山区、雷州市、遂溪县、吴川市、廉江市)
衡阳市(珠晖区、衡东县、常宁市、南岳区、耒阳市、蒸湘区、衡山县、石鼓区、衡南县、祁东县、衡阳县、雁峰区)
海南藏族自治州(同德县、共和县、贵德县、贵南县、兴海县)
苏州市(虎丘区、吴中区、常熟市、吴江区、太仓市、相城区、昆山市、张家港市、姑苏区)
临夏回族自治州(东乡族自治县、广河县、和政县、临夏县、临夏市、康乐县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
忻州市(代县、五台县、五寨县、河曲县、神池县、宁武县、繁峙县、忻府区、偏关县、保德县、静乐县、定襄县、岢岚县、原平市)
阳泉市(盂县、城区、矿区、平定县、郊区)
漯河市(召陵区、郾城区、源汇区、临颍县、舞阳县)
通化市(集安市、辉南县、东昌区、二道江区、通化县、梅河口市、柳河县)
淮北市(濉溪县、相山区、烈山区、杜集区)
丹东市(凤城市、宽甸满族自治县、振兴区、振安区、东港市、元宝区)
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朔州市(平鲁区、应县、右玉县、朔城区、怀仁市、山阴县)
儋州市
盐城市(建湖县、响水县、大丰区、阜宁县、东台市、亭湖区、射阳县、滨海县、盐都区)
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绥化市(兰西县、明水县、庆安县、青冈县、肇东市、海伦市、安达市、绥棱县、北林区、望奎县)
马鞍山市(博望区、含山县、当涂县、花山区、和县、雨山区)
延边朝鲜族自治州(图们市、延吉市、龙井市、和龙市、敦化市、珲春市、安图县、汪清县)
南昌市(西湖区、新建区、进贤县、东湖区、青山湖区、青云谱区、红谷滩区、安义县、南昌县)
开封市(顺河回族区、禹王台区、鼓楼区、兰考县、祥符区、通许县、杞县、龙亭区、尉氏县)
锦州市(古塔区、北镇市、凌海市、黑山县、太和区、凌河区、义县)
塔城地区(乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、额敏县、沙湾市、塔城市、裕民县)
◎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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