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通化市(柳河县、通化县、二道江区、辉南县、梅河口市、东昌区、集安市)
通辽市(库伦旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、科尔沁区、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗)
宿州市(埇桥区、砀山县、泗县、萧县、灵璧县)
东莞市 汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)
郴州市(汝城县、桂阳县、桂东县、嘉禾县、安仁县、临武县、永兴县、资兴市、宜章县、苏仙区、北湖区)
云浮市(新兴县、郁南县、云安区、罗定市、云城区)
开封市(龙亭区、尉氏县、通许县、兰考县、顺河回族区、杞县、祥符区、鼓楼区、禹王台区)自贡市(大安区、沿滩区、荣县、贡井区、自流井区、富顺县)
平顶山市(舞钢市、汝州市、石龙区、叶县、郏县、鲁山县、湛河区、新华区、宝丰县、卫东区) 天水市(秦安县、秦州区、武山县、张家川回族自治县、甘谷县、麦积区、清水县)
乌鲁木齐市(新市区、米东区、天山区、达坂城区、头屯河区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、水磨沟区)
忻州市(代县、定襄县、原平市、五台县、神池县、繁峙县、河曲县、宁武县、偏关县、岢岚县、五寨县、忻府区、静乐县、保德县)
周口市(太康县、扶沟县、淮阳区、商水县、沈丘县、川汇区、郸城县、西华县、鹿邑县、项城市)
大连市(普兰店区、长海县、甘井子区、金州区、沙河口区、中山区、庄河市、旅顺口区、西岗区、瓦房店市)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、尉犁县、焉耆回族自治县、轮台县、和硕县、库尔勒市、且末县、若羌县、博湖县)
永州市(冷水滩区、江华瑶族自治县、新田县、江永县、宁远县、祁阳市、蓝山县、零陵区、双牌县、道县、东安县)
伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、霍城县、伊宁县、新源县、霍尔果斯市、特克斯县、奎屯市、巩留县)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
广州市(从化区、天河区、黄埔区、花都区、南沙区、增城区、越秀区、荔湾区、白云区、海珠区、番禺区)
徐州市(云龙区、新沂市、邳州市、鼓楼区、泉山区、睢宁县、贾汪区、沛县、铜山区、丰县)
焦作市(马村区、武陟县、孟州市、博爱县、修武县、温县、中站区、山阳区、沁阳市、解放区)
温州市(龙港市、泰顺县、乐清市、龙湾区、洞头区、永嘉县、瑞安市、瓯海区、平阳县、鹿城区、苍南县、文成县)
南通市(海门区、海安市、崇川区、如皋市、通州区、启东市、如东县)
张掖市(肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县、高台县、民乐县、甘州区)
鄂尔多斯市(准格尔旗、乌审旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、康巴什区、鄂托克旗、东胜区、杭锦旗、鄂托克前旗)
濮阳市(濮阳县、台前县、华龙区、南乐县、清丰县、范县)
淄博市(张店区、桓台县、沂源县、淄川区、博山区、高青县、临淄区、周村区)
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泉州市(鲤城区、安溪县、丰泽区、晋江市、洛江区、南安市、永春县、惠安县、泉港区、石狮市、金门县、德化县)
金昌市(金川区、永昌县)
柳州市(融水苗族自治县、城中区、鱼峰区、柳城县、鹿寨县、柳江区、柳南区、融安县、三江侗族自治县、柳北区)
昆明市(晋宁区、嵩明县、宜良县、石林彝族自治县、官渡区、呈贡区、东川区、西山区、安宁市、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、五华区、富民县、禄劝彝族苗族自治县) 三门峡市(湖滨区、渑池县、陕州区、卢氏县、义马市、灵宝市)
西宁市(城西区、城中区、大通回族土族自治县、湟中区、湟源县、城北区、城东区)
双鸭山市(尖山区、岭东区、宝清县、宝山区、饶河县、友谊县、集贤县、四方台区)
阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、太平区、新邱区、细河区、彰武县、海州区)廊坊市(大厂回族自治县、安次区、文安县、大城县、霸州市、固安县、香河县、广阳区、三河市、永清县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市) 东营市(垦利区、河口区、广饶县、东营区、利津县)
阳泉市(平定县、城区、盂县、郊区、矿区)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、马尔康市、汶川县、黑水县、金川县、壤塘县、小金县、松潘县、若尔盖县、九寨沟县、茂县、阿坝县、理县)
沈阳市(康平县、浑南区、和平区、沈北新区、新民市、铁西区、法库县、皇姑区、沈河区、苏家屯区、于洪区、大东区、辽中区)乌兰察布市(丰镇市、卓资县、察哈尔右翼中旗、化德县、集宁区、商都县、兴和县、凉城县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、四子王旗)
兴安盟(扎赉特旗、突泉县、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗)
白银市(景泰县、白银区、会宁县、平川区、靖远县)
肇庆市(高要区、鼎湖区、端州区、广宁县、四会市、封开县、德庆县、怀集县)
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淮安市(盱眙县、清江浦区、金湖县、淮安区、淮阴区、洪泽区、涟水县)
聊城市(高唐县、东昌府区、阳谷县、东阿县、茌平区、临清市、莘县、冠县)
景德镇市(昌江区、乐平市、珠山区、浮梁县)
龙岩市(连城县、武平县、长汀县、永定区、漳平市、新罗区、上杭县)
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荆州市(荆州区、江陵县、洪湖市、松滋市、沙市区、石首市、监利市、公安县)
鞍山市(台安县、岫岩满族自治县、海城市、铁东区、千山区、立山区、铁西区)
苏州市(姑苏区、虎丘区、太仓市、张家港市、昆山市、常熟市、吴江区、相城区、吴中区)
扬州市(广陵区、宝应县、邗江区、江都区、高邮市、仪征市)
丹东市(元宝区、振安区、凤城市、东港市、宽甸满族自治县、振兴区)
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”。