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黔南布依族苗族自治州(惠水县、独山县、瓮安县、荔波县、平塘县、都匀市、龙里县、贵定县、三都水族自治县、长顺县、福泉市、罗甸县)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县、西秀区)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、海拉尔区、鄂伦春自治旗、牙克石市、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗、根河市、满洲里市、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区)
柳州市(融安县、鹿寨县、柳北区、融水苗族自治县、柳南区、柳城县、三江侗族自治县、城中区、柳江区、鱼峰区)
德阳市(旌阳区、绵竹市、罗江区、广汉市、中江县、什邡市)
淄博市(沂源县、张店区、博山区、淄川区、桓台县、周村区、高青县、临淄区)
呼和浩特市(赛罕区、回民区、武川县、土默特左旗、清水河县、玉泉区、新城区、托克托县、和林格尔县)
果洛藏族自治州(甘德县、玛沁县、达日县、玛多县、班玛县、久治县)
烟台市(蓬莱区、莱阳市、海阳市、莱州市、招远市、芝罘区、莱山区、龙口市、牟平区、福山区、栖霞市)
盘锦市(大洼区、兴隆台区、盘山县、双台子区)
随州市(曾都区、随县、广水市)
阜新市(太平区、阜新蒙古族自治县、新邱区、清河门区、细河区、彰武县、海州区)
庆阳市(华池县、西峰区、庆城县、宁县、合水县、正宁县、环县、镇原县)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
阿里地区(措勤县、札达县、普兰县、改则县、日土县、革吉县、噶尔县)
信阳市(淮滨县、新县、固始县、浉河区、潢川县、商城县、息县、罗山县、平桥区、光山县)
邵阳市(双清区、绥宁县、邵阳县、武冈市、新邵县、新宁县、大祥区、北塔区、隆回县、城步苗族自治县、洞口县、邵东市)
泰州市(海陵区、高港区、泰兴市、靖江市、姜堰区、兴化市)
广元市(旺苍县、朝天区、青川县、剑阁县、昭化区、利州区、苍溪县)
荆门市(京山市、沙洋县、东宝区、掇刀区、钟祥市)
金昌市(金川区、永昌县)
陇南市(礼县、两当县、康县、徽县、武都区、宕昌县、文县、西和县、成县)
遵义市(务川仡佬族苗族自治县、凤冈县、桐梓县、正安县、播州区、仁怀市、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、习水县、余庆县、红花岗区、湄潭县、赤水市、汇川区)
绵阳市(安州区、平武县、北川羌族自治县、盐亭县、游仙区、梓潼县、涪城区、三台县、江油市)
包头市(东河区、固阳县、土默特右旗、白云鄂博矿区、昆都仑区、青山区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区)
三明市(建宁县、沙县区、大田县、宁化县、泰宁县、三元区、清流县、将乐县、尤溪县、永安市、明溪县)
池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)
渭南市(华阴市、潼关县、富平县、华州区、澄城县、韩城市、大荔县、蒲城县、白水县、合阳县、临渭区)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
日喀则市(仁布县、康马县、南木林县、桑珠孜区、拉孜县、岗巴县、昂仁县、仲巴县、定日县、谢通门县、聂拉木县、吉隆县、亚东县、萨嘎县、白朗县、江孜县、萨迦县、定结县)
宁波市(奉化区、鄞州区、镇海区、宁海县、慈溪市、象山县、余姚市、北仑区、海曙区、江北区)
昭通市(镇雄县、鲁甸县、昭阳区、永善县、威信县、绥江县、大关县、水富市、彝良县、巧家县、盐津县)
保定市(清苑区、容城县、高阳县、莲池区、易县、曲阳县、安国市、顺平县、阜平县、涞源县、高碑店市、涞水县、涿州市、唐县、雄县、博野县、定州市、满城区、竞秀区、望都县、徐水区、蠡县、安新县、定兴县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
宁夏回族自治区
张家口市(桥东区、怀来县、怀安县、蔚县、康保县、张北县、万全区、沽源县、尚义县、桥西区、宣化区、涿鹿县、下花园区、赤城县、崇礼区、阳原县)
秦皇岛市(卢龙县、山海关区、抚宁区、青龙满族自治县、海港区、昌黎县、北戴河区)
滁州市(明光市、琅琊区、南谯区、凤阳县、定远县、全椒县、来安县、天长市)
南昌市(红谷滩区、青云谱区、南昌县、进贤县、青山湖区、新建区、东湖区、安义县、西湖区)
宣城市(郎溪县、宁国市、广德市、绩溪县、泾县、旌德县、宣州区)
阿坝藏族羌族自治州(茂县、黑水县、马尔康市、小金县、阿坝县、汶川县、九寨沟县、红原县、理县、金川县、松潘县、壤塘县、若尔盖县)
无锡市(新吴区、惠山区、梁溪区、宜兴市、滨湖区、江阴市、锡山区)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、温泉县、精河县)
喀什地区(莎车县、巴楚县、英吉沙县、麦盖提县、疏勒县、伽师县、泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、喀什市、岳普湖县、叶城县)
晋城市(高平市、城区、陵川县、阳城县、沁水县、泽州县)
丽水市(庆元县、龙泉市、景宁畲族自治县、缙云县、松阳县、莲都区、青田县、云和县、遂昌县)
汕尾市(陆丰市、陆河县、海丰县、城区)
九江市(濂溪区、湖口县、彭泽县、瑞昌市、修水县、共青城市、庐山市、柴桑区、德安县、都昌县、永修县、武宁县、浔阳区)
揭阳市(榕城区、揭东区、惠来县、揭西县、普宁市)
抚顺市(新抚区、望花区、抚顺县、顺城区、东洲区、清原满族自治县、新宾满族自治县)
锦州市(凌河区、北镇市、太和区、黑山县、凌海市、古塔区、义县)
乌兰察布市(察哈尔右翼后旗、化德县、兴和县、集宁区、商都县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、卓资县、四子王旗、丰镇市、凉城县)
通辽市(开鲁县、霍林郭勒市、扎鲁特旗、奈曼旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗)
忻州市(静乐县、保德县、定襄县、五寨县、河曲县、代县、五台县、忻府区、宁武县、岢岚县、偏关县、原平市、神池县、繁峙县)
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迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
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南充市(蓬安县、高坪区、阆中市、南部县、西充县、仪陇县、嘉陵区、顺庆区、营山县)
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新乡市(新乡县、卫辉市、辉县市、获嘉县、卫滨区、红旗区、封丘县、原阳县、凤泉区、延津县、牧野区、长垣市)
菏泽市(牡丹区、东明县、成武县、郓城县、定陶区、巨野县、鄄城县、曹县、单县)
甘南藏族自治州(卓尼县、合作市、舟曲县、迭部县、玛曲县、临潭县、碌曲县、夏河县)
太原市(小店区、晋源区、娄烦县、杏花岭区、万柏林区、清徐县、阳曲县、尖草坪区、古交市、迎泽区)
衡阳市(蒸湘区、石鼓区、珠晖区、衡阳县、常宁市、祁东县、雁峰区、衡南县、南岳区、衡东县、耒阳市、衡山县)
◎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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