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迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
楚雄彝族自治州(禄丰市、元谋县、双柏县、永仁县、楚雄市、大姚县、姚安县、牟定县、南华县、武定县)
晋中市(祁县、左权县、和顺县、榆次区、昔阳县、灵石县、平遥县、榆社县、寿阳县、介休市、太谷区)
渭南市(大荔县、蒲城县、潼关县、华阴市、临渭区、合阳县、澄城县、华州区、富平县、白水县、韩城市)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县)
吉林市(丰满区、船营区、桦甸市、磐石市、昌邑区、舒兰市、龙潭区、蛟河市、永吉县)
辽源市(西安区、东辽县、龙山区、东丰县)
玉溪市(通海县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、澄江市、江川区、华宁县、新平彝族傣族自治县、红塔区)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
崇左市(大新县、天等县、龙州县、凭祥市、宁明县、扶绥县、江州区)
乐山市(峨边彝族自治县、井研县、五通桥区、沐川县、金口河区、峨眉山市、市中区、夹江县、马边彝族自治县、犍为县、沙湾区)
驻马店市(上蔡县、新蔡县、平舆县、正阳县、汝南县、驿城区、遂平县、泌阳县、西平县、确山县)
红河哈尼族彝族自治州(石屏县、弥勒市、建水县、元阳县、开远市、河口瑶族自治县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、红河县、绿春县、个旧市、屏边苗族自治县)
汕头市(南澳县、濠江区、金平区、潮南区、潮阳区、澄海区、龙湖区)
焦作市(中站区、修武县、山阳区、温县、解放区、武陟县、博爱县、马村区、孟州市、沁阳市)
宣城市(宣州区、广德市、绩溪县、宁国市、旌德县、郎溪县、泾县)
泰安市(岱岳区、肥城市、宁阳县、新泰市、泰山区、东平县)
南京市(栖霞区、江宁区、雨花台区、玄武区、六合区、浦口区、高淳区、建邺区、溧水区、鼓楼区、秦淮区)
福州市(福清市、永泰县、平潭县、马尾区、闽清县、台江区、长乐区、罗源县、仓山区、晋安区、连江县、闽侯县、鼓楼区)
上海市(宝山区、嘉定区、青浦区、金山区、闵行区、黄浦区、崇明区、浦东新区、长宁区、松江区、杨浦区、虹口区、奉贤区、静安区、普陀区、徐汇区)
黄冈市(蕲春县、团风县、浠水县、麻城市、黄州区、罗田县、红安县、英山县、黄梅县、武穴市)
眉山市(仁寿县、彭山区、洪雅县、丹棱县、东坡区、青神县)
温州市(瑞安市、龙港市、瓯海区、永嘉县、鹿城区、平阳县、龙湾区、文成县、苍南县、洞头区、乐清市、泰顺县)
西宁市(湟源县、城中区、大通回族土族自治县、湟中区、城西区、城东区、城北区)
广安市(岳池县、邻水县、前锋区、武胜县、广安区、华蓥市)
九江市(都昌县、庐山市、柴桑区、共青城市、彭泽县、德安县、瑞昌市、浔阳区、武宁县、永修县、湖口县、修水县、濂溪区)
德阳市(什邡市、绵竹市、广汉市、旌阳区、罗江区、中江县)
潍坊市(高密市、诸城市、临朐县、昌乐县、青州市、昌邑市、安丘市、坊子区、寿光市、寒亭区、奎文区、潍城区)
阜新市(清河门区、彰武县、太平区、细河区、阜新蒙古族自治县、新邱区、海州区)
果洛藏族自治州(久治县、达日县、玛多县、班玛县、甘德县、玛沁县)
丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县)
大同市(广灵县、云冈区、平城区、云州区、灵丘县、天镇县、新荣区、浑源县、左云县、阳高县)
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南昌市(青山湖区、青云谱区、红谷滩区、新建区、进贤县、南昌县、安义县、东湖区、西湖区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
平顶山市(郏县、舞钢市、新华区、叶县、湛河区、汝州市、卫东区、鲁山县、石龙区、宝丰县)
黑河市(逊克县、五大连池市、嫩江市、北安市、爱辉区、孙吴县)
舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)
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梧州市(长洲区、岑溪市、蒙山县、万秀区、苍梧县、龙圩区、藤县)
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南平市(邵武市、建瓯市、光泽县、顺昌县、政和县、浦城县、建阳区、延平区、武夷山市、松溪县)
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黔东南苗族侗族自治州(镇远县、凯里市、剑河县、锦屏县、从江县、麻江县、三穗县、丹寨县、雷山县、榕江县、黎平县、岑巩县、台江县、施秉县、天柱县、黄平县)
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郴州市(永兴县、苏仙区、桂东县、北湖区、资兴市、临武县、安仁县、嘉禾县、宜章县、桂阳县、汝城县)
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赣州市(于都县、南康区、龙南市、赣县区、上犹县、安远县、石城县、大余县、信丰县、兴国县、定南县、会昌县、宁都县、瑞金市、章贡区、崇义县、全南县、寻乌县)
太原市(万柏林区、小店区、阳曲县、晋源区、迎泽区、古交市、清徐县、尖草坪区、娄烦县、杏花岭区)
内江市(威远县、资中县、东兴区、隆昌市、市中区)
日喀则市(定日县、白朗县、仁布县、拉孜县、聂拉木县、岗巴县、江孜县、康马县、谢通门县、南木林县、吉隆县、仲巴县、萨迦县、昂仁县、萨嘎县、定结县、桑珠孜区、亚东县)
牡丹江市(林口县、绥芬河市、海林市、爱民区、东宁市、宁安市、东安区、穆棱市、阳明区、西安区)
盐城市(盐都区、建湖县、东台市、响水县、滨海县、射阳县、亭湖区、大丰区、阜宁县)
固原市(泾源县、隆德县、彭阳县、原州区、西吉县)
滨州市(博兴县、沾化区、邹平市、阳信县、无棣县、滨城区、惠民县)
庆阳市(环县、正宁县、华池县、合水县、宁县、西峰区、镇原县、庆城县)
◎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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