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巴彦淖尔市(杭锦后旗、五原县、乌拉特后旗、临河区、乌拉特中旗、乌拉特前旗、磴口县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
鹤壁市(淇县、浚县、淇滨区、鹤山区、山城区)
哈尔滨市(双城区、呼兰区、宾县、平房区、香坊区、木兰县、道里区、阿城区、方正县、南岗区、延寿县、尚志市、松北区、通河县、依兰县、道外区、五常市、巴彦县)
阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、汶川县、松潘县、红原县、若尔盖县、九寨沟县、小金县、理县、黑水县、壤塘县、茂县、阿坝县、金川县)
德阳市(中江县、绵竹市、广汉市、什邡市、旌阳区、罗江区)
牡丹江市(林口县、阳明区、东宁市、绥芬河市、东安区、西安区、海林市、穆棱市、宁安市、爱民区)
昆明市(官渡区、盘龙区、宜良县、石林彝族自治县、西山区、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、五华区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、富民县、东川区、呈贡区、嵩明县)
日喀则市(定日县、白朗县、昂仁县、岗巴县、萨迦县、谢通门县、定结县、萨嘎县、仁布县、亚东县、吉隆县、仲巴县、南木林县、桑珠孜区、康马县、拉孜县、聂拉木县、江孜县)
河源市(紫金县、东源县、源城区、龙川县、连平县、和平县)
吉安市(泰和县、永丰县、吉安县、遂川县、吉州区、吉水县、永新县、青原区、新干县、安福县、峡江县、井冈山市、万安县)
遵义市(绥阳县、赤水市、红花岗区、汇川区、播州区、凤冈县、仁怀市、习水县、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、桐梓县、正安县)
上海市(黄浦区、浦东新区、金山区、闵行区、虹口区、宝山区、青浦区、松江区、杨浦区、嘉定区、崇明区、奉贤区、徐汇区、静安区、普陀区、长宁区)
景德镇市(昌江区、乐平市、浮梁县、珠山区)
北京市(平谷区、大兴区、西城区、房山区、石景山区、门头沟区、丰台区、顺义区、东城区、昌平区、通州区、密云区、怀柔区、海淀区、朝阳区、延庆区)
临沧市(临翔区、永德县、镇康县、凤庆县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
济南市(商河县、天桥区、钢城区、济阳区、莱芜区、槐荫区、历城区、历下区、长清区、平阴县、市中区、章丘区)
河池市(都安瑶族自治县、宜州区、罗城仫佬族自治县、南丹县、凤山县、东兰县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、金城江区、天峨县、大化瑶族自治县)
滨州市(邹平市、滨城区、沾化区、阳信县、无棣县、惠民县、博兴县)
汕头市(潮阳区、濠江区、龙湖区、潮南区、金平区、澄海区、南澳县)
湖州市(长兴县、吴兴区、南浔区、安吉县、德清县)
兴安盟(扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗)
西藏自治区
玉树藏族自治州(囊谦县、玉树市、杂多县、治多县、称多县、曲麻莱县)
宁夏回族自治区
东营市(东营区、河口区、垦利区、广饶县、利津县)
黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)
定西市(通渭县、临洮县、安定区、岷县、渭源县、陇西县、漳县)
那曲市(比如县、聂荣县、色尼区、嘉黎县、申扎县、巴青县、班戈县、尼玛县、双湖县、索县、安多县)
连云港市(海州区、连云区、赣榆区、灌云县、灌南县、东海县)
南宁市(横州市、西乡塘区、江南区、良庆区、邕宁区、马山县、武鸣区、隆安县、兴宁区、宾阳县、青秀区、上林县)
运城市(绛县、稷山县、闻喜县、芮城县、永济市、垣曲县、新绛县、临猗县、夏县、河津市、盐湖区、万荣县、平陆县)
盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
银川市(永宁县、金凤区、灵武市、兴庆区、西夏区、贺兰县)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
辽阳市(弓长岭区、太子河区、文圣区、灯塔市、白塔区、宏伟区、辽阳县)
宜春市(铜鼓县、宜丰县、上高县、袁州区、樟树市、高安市、丰城市、万载县、靖安县、奉新县)
重庆市(巫山县、江北区、南岸区、渝中区、秀山土家族苗族自治县、沙坪坝区、奉节县、垫江县、石柱土家族自治县、合川区、潼南区、忠县、巫溪县、黔江区、酉阳土家族苗族自治县、荣昌区、彭水苗族土家族自治县、梁平区、北碚区、大渡口区、开州区、万州区、云阳县、璧山区、九龙坡区、南川区、大足区、永川区、铜梁区、丰都县、渝北区、江津区、武隆区、綦江区、长寿区、涪陵区、城口县、巴南区)
泰州市(泰兴市、靖江市、高港区、兴化市、海陵区、姜堰区)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、建华区、讷河市、龙沙区、富裕县、甘南县、泰来县、梅里斯达斡尔族区、拜泉县、铁锋区、龙江县、富拉尔基区、克山县、克东县、碾子山区、依安县)
新乡市(原阳县、红旗区、封丘县、获嘉县、卫滨区、凤泉区、辉县市、牧野区、卫辉市、长垣市、新乡县、延津县)
宁德市(古田县、周宁县、福鼎市、福安市、柘荣县、蕉城区、霞浦县、寿宁县、屏南县)
七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)
铁岭市(清河区、银州区、调兵山市、开原市、铁岭县、昌图县、西丰县)
红河哈尼族彝族自治州(个旧市、屏边苗族自治县、元阳县、红河县、弥勒市、石屏县、绿春县、建水县、河口瑶族自治县、蒙自市、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市)
石河子市(可克达拉市、双河市、白杨市、铁门关市、北屯市、胡杨河市、昆玉市、五家渠市、新星市、阿拉尔市、图木舒克市)
陇南市(两当县、西和县、成县、康县、徽县、文县、宕昌县、礼县、武都区)
甘南藏族自治州(舟曲县、临潭县、卓尼县、玛曲县、夏河县、碌曲县、合作市、迭部县)
天水市(清水县、甘谷县、秦州区、武山县、麦积区、秦安县、张家川回族自治县)
无锡市(锡山区、惠山区、滨湖区、梁溪区、江阴市、新吴区、宜兴市)
安阳市(安阳县、殷都区、内黄县、滑县、汤阴县、文峰区、龙安区、北关区、林州市)
延安市(黄陵县、宝塔区、安塞区、富县、延长县、洛川县、延川县、吴起县、甘泉县、宜川县、黄龙县、志丹县、子长市)
九江市(都昌县、德安县、庐山市、濂溪区、瑞昌市、彭泽县、共青城市、湖口县、武宁县、柴桑区、修水县、永修县、浔阳区)
梧州市(岑溪市、蒙山县、龙圩区、藤县、万秀区、长洲区、苍梧县)
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宝鸡市(陇县、凤翔区、眉县、麟游县、扶风县、陈仓区、渭滨区、凤县、太白县、千阳县、岐山县、金台区)
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肇庆市(德庆县、广宁县、端州区、四会市、封开县、高要区、鼎湖区、怀集县)
阿里地区(札达县、措勤县、普兰县、日土县、革吉县、改则县、噶尔县)
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南平市(松溪县、邵武市、政和县、光泽县、建瓯市、延平区、浦城县、建阳区、武夷山市、顺昌县)
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澳门特别行政区
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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”。
新闻结尾
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