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吉林市(昌邑区、龙潭区、丰满区、磐石市、桦甸市、舒兰市、船营区、永吉县、蛟河市)
徐州市(沛县、贾汪区、鼓楼区、铜山区、邳州市、丰县、新沂市、云龙区、睢宁县、泉山区)
广州市(南沙区、天河区、花都区、从化区、黄埔区、白云区、荔湾区、番禺区、越秀区、海珠区、增城区)
南通市(如皋市、如东县、通州区、海门区、海安市、启东市、崇川区)
舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)
乌兰察布市(凉城县、化德县、察哈尔右翼后旗、丰镇市、集宁区、察哈尔右翼前旗、商都县、兴和县、察哈尔右翼中旗、四子王旗、卓资县)
西安市(周至县、蓝田县、雁塔区、长安区、莲湖区、鄠邑区、高陵区、灞桥区、新城区、阎良区、临潼区、碑林区、未央区)
六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)
景德镇市(珠山区、乐平市、昌江区、浮梁县)
滁州市(南谯区、天长市、全椒县、琅琊区、来安县、凤阳县、定远县、明光市)
四平市(铁西区、梨树县、双辽市、伊通满族自治县、铁东区)
漳州市(东山县、漳浦县、云霄县、芗城区、长泰区、龙文区、龙海区、华安县、诏安县、南靖县、平和县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
宣城市(泾县、广德市、旌德县、宣州区、绩溪县、郎溪县、宁国市)
黄石市(下陆区、大冶市、西塞山区、铁山区、黄石港区、阳新县)
镇江市(润州区、扬中市、丹徒区、句容市、京口区、丹阳市)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
阳泉市(城区、郊区、矿区、盂县、平定县)
白城市(大安市、镇赉县、通榆县、洮南市、洮北区)
张掖市(山丹县、高台县、民乐县、甘州区、临泽县、肃南裕固族自治县)
阜新市(阜新蒙古族自治县、细河区、海州区、清河门区、太平区、彰武县、新邱区)
咸宁市(嘉鱼县、通城县、崇阳县、咸安区、赤壁市、通山县)
连云港市(赣榆区、海州区、连云区、东海县、灌云县、灌南县)
长春市(二道区、公主岭市、榆树市、绿园区、朝阳区、农安县、宽城区、双阳区、德惠市、南关区、九台区)
杭州市(建德市、临安区、淳安县、上城区、萧山区、钱塘区、富阳区、拱墅区、临平区、西湖区、桐庐县、余杭区、滨江区)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
天津市(河东区、津南区、滨海新区、河西区、静海区、武清区、北辰区、蓟州区、河北区、宝坻区、宁河区、西青区、南开区、和平区、东丽区、红桥区)
秦皇岛市(北戴河区、抚宁区、昌黎县、海港区、卢龙县、青龙满族自治县、山海关区)
甘南藏族自治州(合作市、玛曲县、临潭县、迭部县、夏河县、卓尼县、碌曲县、舟曲县)
运城市(盐湖区、绛县、稷山县、夏县、新绛县、芮城县、河津市、垣曲县、永济市、万荣县、临猗县、闻喜县、平陆县)
岳阳市(湘阴县、君山区、汨罗市、岳阳楼区、华容县、临湘市、平江县、岳阳县、云溪区)
防城港市(上思县、东兴市、防城区、港口区)
大庆市(肇源县、萨尔图区、肇州县、红岗区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、林甸县、让胡路区)
宝鸡市(扶风县、眉县、麟游县、陇县、陈仓区、渭滨区、金台区、太白县、岐山县、凤县、凤翔区、千阳县)
韶关市(翁源县、武江区、浈江区、乐昌市、曲江区、新丰县、乳源瑶族自治县、南雄市、仁化县、始兴县)
汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)
丽江市(玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县、古城区、华坪县)
九江市(柴桑区、德安县、瑞昌市、浔阳区、庐山市、武宁县、都昌县、修水县、共青城市、湖口县、彭泽县、濂溪区、永修县)
平凉市(庄浪县、崆峒区、华亭市、崇信县、泾川县、静宁县、灵台县)
通化市(通化县、柳河县、二道江区、辉南县、东昌区、集安市、梅河口市)
抚州市(宜黄县、东乡区、临川区、南城县、南丰县、广昌县、资溪县、乐安县、黎川县、崇仁县、金溪县)
铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)
晋城市(陵川县、阳城县、高平市、泽州县、沁水县、城区)
云浮市(罗定市、新兴县、云城区、云安区、郁南县)
衡水市(武强县、安平县、冀州区、故城县、景县、武邑县、阜城县、深州市、饶阳县、桃城区、枣强县)
西宁市(大通回族土族自治县、城西区、城北区、湟中区、城中区、城东区、湟源县)
眉山市(东坡区、青神县、仁寿县、彭山区、丹棱县、洪雅县)
天水市(清水县、秦州区、武山县、麦积区、张家川回族自治县、秦安县、甘谷县)
滨州市(阳信县、博兴县、滨城区、邹平市、无棣县、沾化区、惠民县)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、兴义市、晴隆县、册亨县、望谟县、安龙县、贞丰县、普安县)
上海市(奉贤区、杨浦区、普陀区、长宁区、闵行区、金山区、崇明区、静安区、浦东新区、虹口区、宝山区、黄浦区、嘉定区、徐汇区、松江区、青浦区)
厦门市(翔安区、同安区、思明区、海沧区、集美区、湖里区)
新余市(渝水区、分宜县)
中山市
许昌市(禹州市、鄢陵县、建安区、长葛市、魏都区、襄城县)
雅安市(雨城区、石棉县、名山区、荥经县、宝兴县、汉源县、芦山县、天全县)
大理白族自治州(剑川县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、永平县、洱源县、宾川县、祥云县、大理市、弥渡县、鹤庆县、云龙县、漾濞彝族自治县)
长沙市(雨花区、天心区、岳麓区、开福区、芙蓉区、长沙县、浏阳市、望城区、宁乡市)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
常德市(临澧县、汉寿县、武陵区、石门县、桃源县、安乡县、鼎城区、津市市、澧县)
六安市(舒城县、裕安区、金安区、霍邱县、叶集区、霍山县、金寨县)
株洲市(荷塘区、天元区、醴陵市、攸县、茶陵县、渌口区、芦淞区、石峰区、炎陵县)
驻马店市(驿城区、上蔡县、正阳县、新蔡县、遂平县、平舆县、汝南县、确山县、泌阳县、西平县)
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文山壮族苗族自治州(富宁县、广南县、马关县、麻栗坡县、丘北县、西畴县、砚山县、文山市)
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海南藏族自治州(共和县、同德县、贵德县、兴海县、贵南县)
湛江市(遂溪县、霞山区、坡头区、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、徐闻县、赤坎区)
商丘市(睢阳区、柘城县、民权县、永城市、虞城县、睢县、梁园区、宁陵县、夏邑县)
绵阳市(江油市、梓潼县、北川羌族自治县、平武县、涪城区、游仙区、三台县、安州区、盐亭县)
郴州市(资兴市、北湖区、安仁县、苏仙区、桂东县、桂阳县、临武县、嘉禾县、永兴县、宜章县、汝城县)
广安市(岳池县、武胜县、邻水县、华蓥市、广安区、前锋区)
◎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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