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吉林市(丰满区、舒兰市、永吉县、船营区、桦甸市、蛟河市、磐石市、龙潭区、昌邑区)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
长沙市(长沙县、开福区、宁乡市、芙蓉区、望城区、岳麓区、天心区、浏阳市、雨花区)
甘孜藏族自治州(泸定县、甘孜县、康定市、道孚县、丹巴县、稻城县、雅江县、巴塘县、九龙县、乡城县、新龙县、白玉县、德格县、炉霍县、理塘县、石渠县、色达县、得荣县)
金华市(婺城区、永康市、兰溪市、金东区、磐安县、浦江县、武义县、东阳市、义乌市)
苏州市(虎丘区、张家港市、太仓市、常熟市、姑苏区、吴江区、昆山市、吴中区、相城区)
邢台市(内丘县、平乡县、临西县、巨鹿县、任泽区、广宗县、襄都区、威县、新河县、临城县、清河县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、南和区、信都区、南宫市、沙河市)
临沧市(凤庆县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、永德县、沧源佤族自治县、云县)
铜仁市(沿河土家族自治县、思南县、玉屏侗族自治县、石阡县、印江土家族苗族自治县、万山区、碧江区、江口县、德江县、松桃苗族自治县)
张家口市(桥东区、万全区、涿鹿县、怀来县、赤城县、康保县、怀安县、宣化区、阳原县、桥西区、蔚县、崇礼区、张北县、沽源县、下花园区、尚义县)
临沂市(罗庄区、临沭县、沂水县、河东区、费县、郯城县、兰山区、沂南县、蒙阴县、平邑县、兰陵县、莒南县)
平凉市(灵台县、庄浪县、崇信县、华亭市、静宁县、泾川县、崆峒区)
马鞍山市(含山县、博望区、花山区、雨山区、和县、当涂县)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、个旧市、弥勒市、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、蒙自市、绿春县、红河县、石屏县、开远市、建水县、河口瑶族自治县)
柳州市(柳北区、柳南区、柳江区、融水苗族自治县、鹿寨县、柳城县、融安县、鱼峰区、城中区、三江侗族自治县)
枣庄市(滕州市、薛城区、峄城区、台儿庄区、市中区、山亭区)
七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
淄博市(高青县、张店区、周村区、博山区、淄川区、临淄区、桓台县、沂源县)
辽源市(龙山区、东辽县、东丰县、西安区)
儋州市
濮阳市(濮阳县、华龙区、台前县、范县、南乐县、清丰县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
亳州市(涡阳县、蒙城县、利辛县、谯城区)
中山市
嘉峪关市
内江市(威远县、资中县、市中区、隆昌市、东兴区)
岳阳市(湘阴县、临湘市、华容县、君山区、岳阳县、平江县、岳阳楼区、汨罗市、云溪区)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、巴东县、利川市、咸丰县、宣恩县、鹤峰县、恩施市、建始县)
雅安市(石棉县、荥经县、芦山县、雨城区、天全县、汉源县、名山区、宝兴县)
佳木斯市(桦川县、东风区、前进区、汤原县、抚远市、桦南县、向阳区、郊区、同江市、富锦市)
河池市(罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、南丹县、金城江区、凤山县、环江毛南族自治县、宜州区、天峨县、东兰县)
日喀则市(拉孜县、仁布县、定日县、岗巴县、定结县、白朗县、南木林县、吉隆县、江孜县、桑珠孜区、聂拉木县、昂仁县、康马县、仲巴县、萨嘎县、谢通门县、亚东县、萨迦县)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、肇州县、龙凤区、萨尔图区、红岗区、让胡路区、大同区、肇源县)
随州市(广水市、曾都区、随县)
许昌市(魏都区、建安区、襄城县、长葛市、鄢陵县、禹州市)
景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)
湖州市(南浔区、德清县、长兴县、安吉县、吴兴区)
上饶市(铅山县、余干县、玉山县、婺源县、德兴市、广丰区、信州区、鄱阳县、广信区、横峰县、弋阳县、万年县)
黑河市(孙吴县、嫩江市、逊克县、爱辉区、北安市、五大连池市)
凉山彝族自治州(越西县、会东县、金阳县、会理市、木里藏族自治县、布拖县、宁南县、冕宁县、德昌县、西昌市、雷波县、美姑县、普格县、喜德县、甘洛县、盐源县、昭觉县)
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安康市(白河县、岚皋县、汉滨区、石泉县、镇坪县、宁陕县、汉阴县、紫阳县、旬阳市、平利县)
无锡市(滨湖区、梁溪区、锡山区、惠山区、江阴市、新吴区、宜兴市)
昭通市(永善县、威信县、彝良县、绥江县、水富市、鲁甸县、盐津县、巧家县、镇雄县、大关县、昭阳区)
安阳市(安阳县、滑县、殷都区、龙安区、文峰区、北关区、内黄县、林州市、汤阴县)
威海市(环翠区、乳山市、荣成市、文登区)
湛江市(霞山区、雷州市、廉江市、遂溪县、麻章区、徐闻县、赤坎区、坡头区、吴川市)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、若羌县、轮台县、库尔勒市、博湖县、尉犁县、且末县、焉耆回族自治县、和硕县)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
揭阳市(揭西县、普宁市、惠来县、榕城区、揭东区)
商丘市(睢县、柘城县、永城市、宁陵县、梁园区、睢阳区、民权县、虞城县、夏邑县)
漯河市(舞阳县、郾城区、召陵区、源汇区、临颍县)
林芝市(巴宜区、米林市、朗县、察隅县、墨脱县、波密县、工布江达县)
唐山市(乐亭县、古冶区、遵化市、丰南区、滦州市、迁安市、曹妃甸区、路南区、开平区、玉田县、滦南县、迁西县、丰润区、路北区)
朝阳市(龙城区、北票市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、建平县、凌源市)
丽水市(庆元县、莲都区、松阳县、缙云县、遂昌县、青田县、云和县、景宁畲族自治县、龙泉市)
黄山市(祁门县、歙县、黟县、黄山区、徽州区、休宁县、屯溪区)
株洲市(醴陵市、茶陵县、攸县、渌口区、炎陵县、芦淞区、荷塘区、石峰区、天元区)
五指山市(乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、文昌市、陵水黎族自治县、临高县、澄迈县、东方市、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、琼海市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、万宁市、定安县)
鸡西市(鸡东县、密山市、恒山区、滴道区、虎林市、鸡冠区、梨树区、麻山区、城子河区)
金昌市(金川区、永昌县)
商洛市(商南县、丹凤县、柞水县、商州区、山阳县、镇安县、洛南县)
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◎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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