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六盘水市(水城区、盘州市、钟山区、六枝特区)
淮安市(淮阴区、淮安区、盱眙县、洪泽区、金湖县、清江浦区、涟水县)
秦皇岛市(昌黎县、青龙满族自治县、卢龙县、山海关区、抚宁区、北戴河区、海港区)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、安龙县、普安县、册亨县、望谟县、兴仁市、兴义市、晴隆县)
保定市(莲池区、唐县、顺平县、满城区、竞秀区、定兴县、清苑区、望都县、蠡县、博野县、涞源县、雄县、易县、涿州市、涞水县、徐水区、安国市、曲阳县、阜平县、高阳县、定州市、安新县、容城县、高碑店市)
杭州市(西湖区、淳安县、富阳区、桐庐县、临安区、临平区、滨江区、上城区、余杭区、拱墅区、钱塘区、萧山区、建德市)
萍乡市(安源区、上栗县、芦溪县、湘东区、莲花县)
临夏回族自治州(永靖县、临夏市、康乐县、和政县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、广河县)
鞍山市(铁东区、立山区、台安县、千山区、海城市、岫岩满族自治县、铁西区)
澳门特别行政区
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
佛山市(高明区、禅城区、南海区、三水区、顺德区)
河池市(金城江区、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、宜州区、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、凤山县、东兰县、天峨县、南丹县、环江毛南族自治县)
周口市(沈丘县、川汇区、太康县、项城市、郸城县、商水县、淮阳区、扶沟县、鹿邑县、西华县)
钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)
银川市(金凤区、贺兰县、西夏区、永宁县、兴庆区、灵武市)
辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)
连云港市(连云区、东海县、灌南县、灌云县、赣榆区、海州区)
丹东市(宽甸满族自治县、东港市、振安区、振兴区、凤城市、元宝区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、刚察县、祁连县)
亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)
长春市(公主岭市、宽城区、九台区、南关区、朝阳区、绿园区、二道区、德惠市、双阳区、农安县、榆树市)
北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)
海东市(乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、平安区)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、祥云县、大理市、鹤庆县、漾濞彝族自治县、剑川县、南涧彝族自治县、弥渡县、宾川县、洱源县、云龙县、永平县)
白银市(会宁县、景泰县、靖远县、平川区、白银区)
五指山市(乐东黎族自治县、屯昌县、昌江黎族自治县、文昌市、琼海市、保亭黎族苗族自治县、万宁市、定安县、白沙黎族自治县、东方市、临高县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、陵水黎族自治县)
鹤壁市(浚县、山城区、淇县、淇滨区、鹤山区)
南阳市(唐河县、宛城区、卧龙区、内乡县、社旗县、新野县、方城县、南召县、镇平县、淅川县、桐柏县、西峡县、邓州市)
马鞍山市(花山区、博望区、和县、雨山区、含山县、当涂县)
新乡市(卫辉市、长垣市、获嘉县、原阳县、新乡县、凤泉区、辉县市、延津县、封丘县、红旗区、卫滨区、牧野区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
昌都市(左贡县、洛隆县、芒康县、察雅县、类乌齐县、江达县、卡若区、边坝县、丁青县、八宿县、贡觉县)
黔南布依族苗族自治州(独山县、罗甸县、龙里县、长顺县、都匀市、平塘县、福泉市、贵定县、惠水县、瓮安县、三都水族自治县、荔波县)
江门市(新会区、恩平市、台山市、蓬江区、开平市、鹤山市、江海区)
抚顺市(新抚区、新宾满族自治县、望花区、抚顺县、清原满族自治县、东洲区、顺城区)
泰州市(高港区、海陵区、靖江市、姜堰区、泰兴市、兴化市)
常州市(溧阳市、金坛区、武进区、钟楼区、天宁区、新北区)
汉中市(略阳县、汉台区、洋县、勉县、佛坪县、宁强县、城固县、镇巴县、留坝县、南郑区、西乡县)
广安市(前锋区、武胜县、岳池县、邻水县、华蓥市、广安区)
成都市(新津区、都江堰市、双流区、简阳市、武侯区、青白江区、郫都区、大邑县、新都区、锦江区、崇州市、金牛区、温江区、邛崃市、彭州市、金堂县、龙泉驿区、蒲江县、青羊区、成华区)
宿州市(泗县、埇桥区、灵璧县、砀山县、萧县)
贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、八步区、平桂区、钟山县)
南宁市(邕宁区、青秀区、宾阳县、横州市、江南区、武鸣区、西乡塘区、隆安县、上林县、兴宁区、马山县、良庆区)
镇江市(润州区、扬中市、句容市、京口区、丹阳市、丹徒区)
崇左市(凭祥市、龙州县、大新县、宁明县、天等县、江州区、扶绥县)
新疆维吾尔自治区
楚雄彝族自治州(元谋县、楚雄市、双柏县、武定县、牟定县、永仁县、大姚县、南华县、禄丰市、姚安县)
咸宁市(嘉鱼县、崇阳县、通城县、通山县、赤壁市、咸安区)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
南通市(启东市、通州区、如皋市、如东县、海安市、海门区、崇川区)
辽阳市(辽阳县、宏伟区、白塔区、太子河区、灯塔市、弓长岭区、文圣区)
张家口市(怀来县、沽源县、张北县、康保县、桥东区、桥西区、宣化区、蔚县、阳原县、尚义县、下花园区、涿鹿县、赤城县、万全区、怀安县、崇礼区)
朝阳市(凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、北票市、朝阳县、建平县、龙城区)
酒泉市(金塔县、敦煌市、瓜州县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、肃北蒙古族自治县)
黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、盐源县、布拖县、昭觉县、德昌县、金阳县、会东县、喜德县、甘洛县、冕宁县、西昌市、普格县、宁南县、会理市、雷波县、美姑县、越西县)
四平市(双辽市、伊通满族自治县、铁西区、铁东区、梨树县)
上饶市(铅山县、德兴市、横峰县、婺源县、鄱阳县、广信区、信州区、余干县、玉山县、弋阳县、万年县、广丰区)
孝感市(孝南区、汉川市、云梦县、安陆市、孝昌县、大悟县、应城市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、乌恰县、阿克陶县)
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中山市
聊城市(莘县、东昌府区、冠县、临清市、阳谷县、东阿县、茌平区、高唐县)
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鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
兴安盟(扎赉特旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、突泉县)
赣州市(兴国县、定南县、章贡区、龙南市、宁都县、石城县、寻乌县、瑞金市、全南县、于都县、安远县、信丰县、大余县、赣县区、会昌县、崇义县、上犹县、南康区)
武汉市(江汉区、洪山区、蔡甸区、东西湖区、武昌区、青山区、黄陂区、汉阳区、江夏区、硚口区、新洲区、江岸区、汉南区)
◎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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