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焦作市(解放区、马村区、温县、沁阳市、博爱县、武陟县、中站区、山阳区、孟州市、修武县)
柳州市(融水苗族自治县、融安县、城中区、鹿寨县、三江侗族自治县、柳南区、柳城县、柳北区、柳江区、鱼峰区)
平顶山市(舞钢市、郏县、湛河区、宝丰县、叶县、新华区、鲁山县、汝州市、石龙区、卫东区)
天水市(秦州区、麦积区、张家川回族自治县、清水县、甘谷县、秦安县、武山县)
哈尔滨市(道外区、香坊区、松北区、依兰县、木兰县、尚志市、通河县、南岗区、平房区、延寿县、方正县、宾县、巴彦县、呼兰区、双城区、五常市、道里区、阿城区)
北京市(西城区、丰台区、通州区、朝阳区、昌平区、怀柔区、门头沟区、大兴区、平谷区、石景山区、东城区、海淀区、密云区、顺义区、延庆区、房山区)
郑州市(惠济区、金水区、巩义市、管城回族区、新郑市、新密市、中牟县、二七区、中原区、荥阳市、上街区、登封市)
南京市(建邺区、浦口区、溧水区、玄武区、江宁区、高淳区、雨花台区、秦淮区、鼓楼区、栖霞区、六合区)
昌都市(左贡县、八宿县、江达县、芒康县、丁青县、类乌齐县、贡觉县、察雅县、洛隆县、边坝县、卡若区)
周口市(项城市、川汇区、鹿邑县、扶沟县、西华县、淮阳区、商水县、太康县、郸城县、沈丘县)
芜湖市(无为市、镜湖区、繁昌区、鸠江区、南陵县、湾沚区、弋江区)
七台河市(茄子河区、桃山区、新兴区、勃利县)
淄博市(临淄区、沂源县、淄川区、高青县、博山区、桓台县、周村区、张店区)
威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)
黑河市(爱辉区、五大连池市、孙吴县、北安市、嫩江市、逊克县)
扬州市(宝应县、江都区、仪征市、广陵区、高邮市、邗江区)
合肥市(瑶海区、蜀山区、长丰县、肥东县、庐阳区、包河区、巢湖市、庐江县、肥西县)
阿坝藏族羌族自治州(松潘县、马尔康市、黑水县、若尔盖县、金川县、小金县、阿坝县、茂县、汶川县、九寨沟县、壤塘县、红原县、理县)
嘉兴市(平湖市、海盐县、海宁市、桐乡市、秀洲区、嘉善县、南湖区)
娄底市(冷水江市、新化县、双峰县、娄星区、涟源市)
马鞍山市(和县、花山区、含山县、当涂县、博望区、雨山区)
邵阳市(武冈市、大祥区、绥宁县、邵东市、双清区、邵阳县、新邵县、新宁县、城步苗族自治县、洞口县、隆回县、北塔区)
海南藏族自治州(兴海县、贵德县、贵南县、共和县、同德县)
东莞市
岳阳市(湘阴县、临湘市、平江县、云溪区、华容县、汨罗市、岳阳县、岳阳楼区、君山区)
滁州市(凤阳县、定远县、明光市、琅琊区、南谯区、天长市、来安县、全椒县)
渭南市(华阴市、大荔县、富平县、潼关县、临渭区、韩城市、白水县、华州区、澄城县、蒲城县、合阳县)
铁岭市(银州区、铁岭县、昌图县、开原市、西丰县、清河区、调兵山市)
汕头市(潮阳区、澄海区、南澳县、潮南区、龙湖区、濠江区、金平区)
泸州市(龙马潭区、江阳区、纳溪区、合江县、泸县、古蔺县、叙永县)
秦皇岛市(卢龙县、昌黎县、青龙满族自治县、抚宁区、北戴河区、海港区、山海关区)
九江市(彭泽县、湖口县、永修县、瑞昌市、修水县、共青城市、都昌县、庐山市、德安县、濂溪区、柴桑区、浔阳区、武宁县)
文山壮族苗族自治州(丘北县、砚山县、文山市、富宁县、麻栗坡县、马关县、西畴县、广南县)
河池市(南丹县、金城江区、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、凤山县、天峨县、宜州区、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、东兰县)
云浮市(新兴县、罗定市、云城区、云安区、郁南县)
朝阳市(朝阳县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、建平县、北票市、龙城区)
保山市(腾冲市、施甸县、隆阳区、龙陵县、昌宁县)
伊春市(汤旺县、伊美区、丰林县、乌翠区、铁力市、大箐山县、友好区、金林区、南岔县、嘉荫县)
佳木斯市(桦南县、富锦市、向阳区、郊区、前进区、东风区、汤原县、同江市、桦川县、抚远市)
那曲市(索县、安多县、色尼区、双湖县、尼玛县、比如县、嘉黎县、申扎县、班戈县、巴青县、聂荣县)
永州市(东安县、江华瑶族自治县、双牌县、蓝山县、道县、宁远县、零陵区、新田县、祁阳市、冷水滩区、江永县)
铜陵市(枞阳县、铜官区、义安区、郊区)
阜新市(彰武县、清河门区、太平区、海州区、阜新蒙古族自治县、细河区、新邱区)
湖州市(安吉县、长兴县、德清县、南浔区、吴兴区)
五指山市(万宁市、临高县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、文昌市、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、屯昌县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、东方市、定安县、琼海市)
铜仁市(江口县、德江县、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、碧江区、石阡县、沿河土家族自治县、思南县、万山区)
丹东市(东港市、振兴区、凤城市、元宝区、振安区、宽甸满族自治县)
六安市(霍邱县、叶集区、金寨县、金安区、霍山县、舒城县、裕安区)
鄂尔多斯市(东胜区、乌审旗、杭锦旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、达拉特旗、鄂托克前旗、准格尔旗、康巴什区)
黔西南布依族苗族自治州(望谟县、兴义市、安龙县、贞丰县、兴仁市、普安县、册亨县、晴隆县)
遂宁市(射洪市、安居区、船山区、蓬溪县、大英县)
咸宁市(崇阳县、通山县、赤壁市、通城县、嘉鱼县、咸安区)
临汾市(乡宁县、霍州市、尧都区、古县、曲沃县、浮山县、隰县、大宁县、侯马市、襄汾县、翼城县、永和县、安泽县、吉县、蒲县、洪洞县、汾西县)
梅州市(丰顺县、蕉岭县、梅江区、兴宁市、梅县区、五华县、平远县、大埔县)
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盘锦市(盘山县、兴隆台区、大洼区、双台子区)
宜宾市(长宁县、筠连县、翠屏区、兴文县、江安县、高县、屏山县、珙县、南溪区、叙州区)
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池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)
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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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