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邵阳市(武冈市、大祥区、新邵县、洞口县、北塔区、邵东市、双清区、新宁县、城步苗族自治县、隆回县、绥宁县、邵阳县)
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湛江市(徐闻县、霞山区、廉江市、遂溪县、吴川市、麻章区、赤坎区、坡头区、雷州市)
盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)
常德市(澧县、石门县、安乡县、津市市、桃源县、武陵区、临澧县、汉寿县、鼎城区)
潍坊市(奎文区、坊子区、昌邑市、寿光市、安丘市、青州市、寒亭区、昌乐县、高密市、诸城市、临朐县、潍城区)
泸州市(泸县、龙马潭区、古蔺县、江阳区、叙永县、纳溪区、合江县)
咸阳市(长武县、渭城区、兴平市、永寿县、彬州市、淳化县、三原县、礼泉县、秦都区、泾阳县、旬邑县、武功县、杨陵区、乾县)
十堰市(茅箭区、郧阳区、竹溪县、张湾区、丹江口市、郧西县、房县、竹山县)
开封市(祥符区、通许县、鼓楼区、尉氏县、杞县、禹王台区、顺河回族区、兰考县、龙亭区)
武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、突泉县、扎赉特旗)
伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、昭苏县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、伊宁市、霍城县、新源县、巩留县、伊宁县、奎屯市)
平凉市(崇信县、静宁县、庄浪县、泾川县、华亭市、灵台县、崆峒区)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、茫崖市、天峻县、都兰县、格尔木市、乌兰县)
长春市(朝阳区、绿园区、二道区、双阳区、九台区、德惠市、南关区、宽城区、榆树市、公主岭市、农安县)
南京市(江宁区、雨花台区、建邺区、秦淮区、溧水区、鼓楼区、浦口区、六合区、高淳区、玄武区、栖霞区)
秦皇岛市(北戴河区、卢龙县、昌黎县、抚宁区、山海关区、海港区、青龙满族自治县)
聊城市(茌平区、高唐县、东阿县、冠县、临清市、莘县、东昌府区、阳谷县)
济宁市(泗水县、兖州区、微山县、嘉祥县、任城区、邹城市、鱼台县、曲阜市、金乡县、汶上县、梁山县)
东莞市
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
黄石市(下陆区、铁山区、西塞山区、大冶市、阳新县、黄石港区)
邯郸市(大名县、丛台区、广平县、肥乡区、复兴区、涉县、鸡泽县、邱县、磁县、邯山区、永年区、峰峰矿区、武安市、馆陶县、曲周县、魏县、临漳县、成安县)
连云港市(灌云县、海州区、赣榆区、连云区、东海县、灌南县)
柳州市(融水苗族自治县、柳城县、鱼峰区、城中区、柳北区、鹿寨县、柳南区、柳江区、融安县、三江侗族自治县)
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营口市(鲅鱼圈区、老边区、盖州市、站前区、大石桥市、西市区)
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克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、阿图什市、乌恰县)
徐州市(新沂市、邳州市、泉山区、云龙区、鼓楼区、贾汪区、丰县、铜山区、睢宁县、沛县)
陇南市(武都区、宕昌县、文县、康县、徽县、两当县、西和县、礼县、成县)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
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重庆市(江北区、南川区、北碚区、酉阳土家族苗族自治县、巴南区、云阳县、荣昌区、綦江区、梁平区、渝北区、奉节县、大足区、渝中区、城口县、合川区、长寿区、铜梁区、南岸区、彭水苗族土家族自治县、江津区、永川区、大渡口区、垫江县、沙坪坝区、涪陵区、万州区、巫溪县、巫山县、开州区、潼南区、黔江区、丰都县、武隆区、忠县、秀山土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、璧山区、九龙坡区)
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铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)
拉萨市(堆龙德庆区、林周县、城关区、当雄县、曲水县、达孜区、尼木县、墨竹工卡县)
西宁市(城东区、湟源县、城北区、大通回族土族自治县、城西区、城中区、湟中区)
马鞍山市(和县、雨山区、花山区、博望区、含山县、当涂县)
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江门市(新会区、江海区、恩平市、蓬江区、鹤山市、开平市、台山市)
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孝感市(孝南区、云梦县、汉川市、应城市、大悟县、安陆市、孝昌县)
阿勒泰地区(富蕴县、吉木乃县、哈巴河县、青河县、阿勒泰市、布尔津县、福海县)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
驻马店市(新蔡县、上蔡县、平舆县、正阳县、西平县、驿城区、确山县、泌阳县、汝南县、遂平县)
普洱市(墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区)
岳阳市(临湘市、平江县、汨罗市、云溪区、湘阴县、君山区、岳阳县、华容县、岳阳楼区)
丽水市(遂昌县、景宁畲族自治县、松阳县、莲都区、龙泉市、青田县、云和县、庆元县、缙云县)
通辽市(科尔沁左翼后旗、开鲁县、库伦旗、奈曼旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼中旗)
金华市(磐安县、武义县、东阳市、兰溪市、浦江县、义乌市、婺城区、永康市、金东区)
辽阳市(辽阳县、文圣区、太子河区、白塔区、弓长岭区、灯塔市、宏伟区)
梅州市(平远县、兴宁市、大埔县、梅江区、五华县、梅县区、丰顺县、蕉岭县)
七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)
◎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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