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新乡市(牧野区、封丘县、原阳县、辉县市、新乡县、红旗区、凤泉区、获嘉县、卫辉市、延津县、长垣市、卫滨区)

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雅安市(宝兴县、天全县、芦山县、雨城区、石棉县、荥经县、汉源县、名山区)

怀化市(靖州苗族侗族自治县、会同县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、辰溪县、溆浦县、洪江市、新晃侗族自治县、沅陵县、鹤城区、中方县)

昆明市(呈贡区、嵩明县、富民县、安宁市、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、石林彝族自治县、宜良县、寻甸回族彝族自治县、五华区、盘龙区、西山区、东川区)

潍坊市(坊子区、奎文区、高密市、青州市、寒亭区、安丘市、临朐县、潍城区、昌邑市、昌乐县、寿光市、诸城市)

汉中市(勉县、城固县、西乡县、汉台区、留坝县、南郑区、佛坪县、宁强县、镇巴县、略阳县、洋县)

兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、突泉县)

阳泉市(城区、矿区、盂县、平定县、郊区)

常州市(溧阳市、金坛区、天宁区、新北区、钟楼区、武进区)

松原市(长岭县、扶余市、乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

承德市(双滦区、平泉市、滦平县、承德县、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、隆化县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、双桥区、丰宁满族自治县)

绵阳市(江油市、梓潼县、涪城区、安州区、三台县、北川羌族自治县、平武县、盐亭县、游仙区)

榆林市(子洲县、榆阳区、吴堡县、佳县、靖边县、绥德县、府谷县、横山区、米脂县、神木市、清涧县、定边县)

儋州市

果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、玛多县、达日县、甘德县、班玛县)

大连市(庄河市、旅顺口区、瓦房店市、长海县、中山区、西岗区、金州区、沙河口区、甘井子区、普兰店区)

许昌市(建安区、鄢陵县、魏都区、襄城县、禹州市、长葛市)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

淮南市(大通区、寿县、潘集区、田家庵区、八公山区、谢家集区、凤台县)

辽阳市(白塔区、宏伟区、文圣区、辽阳县、弓长岭区、灯塔市、太子河区)

黄冈市(黄梅县、黄州区、浠水县、蕲春县、英山县、麻城市、团风县、红安县、罗田县、武穴市)

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楚雄彝族自治州(楚雄市、大姚县、姚安县、武定县、禄丰市、南华县、元谋县、牟定县、永仁县、双柏县)

廊坊市(广阳区、大城县、文安县、霸州市、香河县、安次区、固安县、永清县、三河市、大厂回族自治县)

玉溪市(通海县、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、易门县、峨山彝族自治县、华宁县、江川区)

镇江市(丹阳市、润州区、扬中市、京口区、丹徒区、句容市)

通辽市(霍林郭勒市、库伦旗、扎鲁特旗、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、开鲁县)

常德市(石门县、安乡县、澧县、桃源县、鼎城区、津市市、武陵区、临澧县、汉寿县)

焦作市(武陟县、修武县、温县、孟州市、中站区、马村区、解放区、山阳区、博爱县、沁阳市)

泸州市(江阳区、古蔺县、叙永县、龙马潭区、合江县、纳溪区、泸县)

佳木斯市(向阳区、东风区、汤原县、前进区、抚远市、桦南县、同江市、郊区、桦川县、富锦市)

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广安市(邻水县、广安区、前锋区、华蓥市、武胜县、岳池县)

日喀则市(萨迦县、江孜县、仁布县、萨嘎县、定日县、吉隆县、拉孜县、桑珠孜区、岗巴县、康马县、白朗县、谢通门县、南木林县、亚东县、定结县、昂仁县、聂拉木县、仲巴县)

湛江市(遂溪县、廉江市、坡头区、霞山区、徐闻县、雷州市、吴川市、麻章区、赤坎区)

揭阳市(揭东区、揭西县、榕城区、惠来县、普宁市)

张家口市(尚义县、赤城县、康保县、张北县、宣化区、万全区、桥西区、怀安县、阳原县、沽源县、怀来县、蔚县、崇礼区、涿鹿县、桥东区、下花园区)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

安顺市(普定县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县)

马鞍山市(和县、花山区、雨山区、博望区、含山县、当涂县)

四平市(双辽市、伊通满族自治县、梨树县、铁西区、铁东区)

宁波市(宁海县、慈溪市、江北区、北仑区、象山县、镇海区、海曙区、鄞州区、奉化区、余姚市)

贵阳市(观山湖区、南明区、乌当区、息烽县、白云区、清镇市、开阳县、修文县、云岩区、花溪区)

泰州市(兴化市、泰兴市、高港区、靖江市、姜堰区、海陵区)

临汾市(翼城县、蒲县、大宁县、霍州市、侯马市、永和县、汾西县、浮山县、吉县、洪洞县、曲沃县、襄汾县、尧都区、隰县、乡宁县、安泽县、古县)

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漳州市(芗城区、东山县、华安县、云霄县、龙文区、南靖县、长泰区、漳浦县、平和县、诏安县、龙海区)

秦皇岛市(卢龙县、青龙满族自治县、北戴河区、山海关区、抚宁区、昌黎县、海港区)

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香港特别行政区

阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、汶川县、红原县、茂县、若尔盖县、小金县、壤塘县、理县、松潘县、金川县、黑水县、阿坝县、九寨沟县)

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新余市(渝水区、分宜县)

昭通市(镇雄县、威信县、永善县、水富市、盐津县、鲁甸县、巧家县、大关县、昭阳区、彝良县、绥江县)

甘孜藏族自治州(乡城县、新龙县、雅江县、理塘县、色达县、康定市、泸定县、巴塘县、道孚县、稻城县、炉霍县、丹巴县、得荣县、白玉县、甘孜县、石渠县、德格县、九龙县)

沧州市(泊头市、运河区、孟村回族自治县、吴桥县、黄骅市、献县、南皮县、海兴县、任丘市、盐山县、肃宁县、青县、沧县、河间市、东光县、新华区)

深圳市(福田区、盐田区、罗湖区、龙华区、坪山区、南山区、光明区、宝安区、龙岗区)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

滁州市(天长市、南谯区、全椒县、定远县、琅琊区、来安县、凤阳县、明光市)

贺州市(钟山县、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、平桂区)

黄山市(屯溪区、黄山区、休宁县、歙县、黟县、徽州区、祁门县)

铁岭市(清河区、铁岭县、调兵山市、昌图县、西丰县、开原市、银州区)

◎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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