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三门峡市(卢氏县、义马市、陕州区、渑池县、湖滨区、灵宝市)
鹤壁市(淇县、山城区、鹤山区、淇滨区、浚县)
台州市(温岭市、天台县、椒江区、玉环市、三门县、临海市、黄岩区、仙居县、路桥区)
六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)
来宾市(忻城县、金秀瑶族自治县、武宣县、象州县、合山市、兴宾区)
菏泽市(曹县、牡丹区、郓城县、单县、定陶区、鄄城县、东明县、成武县、巨野县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)
郑州市(荥阳市、管城回族区、巩义市、惠济区、新郑市、新密市、金水区、中原区、中牟县、上街区、登封市、二七区)
佛山市(南海区、三水区、高明区、顺德区、禅城区)
徐州市(沛县、贾汪区、新沂市、鼓楼区、云龙区、邳州市、铜山区、丰县、睢宁县、泉山区)
合肥市(巢湖市、肥西县、庐阳区、瑶海区、肥东县、庐江县、蜀山区、包河区、长丰县)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、平坝区)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
江门市(鹤山市、开平市、新会区、江海区、台山市、恩平市、蓬江区)
成都市(青白江区、龙泉驿区、成华区、青羊区、彭州市、锦江区、郫都区、蒲江县、温江区、武侯区、邛崃市、金牛区、简阳市、崇州市、新津区、都江堰市、双流区、金堂县、新都区、大邑县)
中山市
金昌市(永昌县、金川区)
临汾市(吉县、蒲县、曲沃县、洪洞县、古县、大宁县、翼城县、乡宁县、隰县、尧都区、永和县、浮山县、汾西县、侯马市、霍州市、安泽县、襄汾县)
北京市(海淀区、平谷区、昌平区、门头沟区、房山区、朝阳区、延庆区、石景山区、东城区、密云区、丰台区、通州区、大兴区、顺义区、西城区、怀柔区)
茂名市(化州市、高州市、信宜市、茂南区、电白区)
张家界市(永定区、桑植县、慈利县、武陵源区)
九江市(彭泽县、瑞昌市、永修县、德安县、庐山市、武宁县、濂溪区、浔阳区、修水县、柴桑区、都昌县、湖口县、共青城市)
苏州市(虎丘区、张家港市、姑苏区、相城区、吴江区、吴中区、太仓市、常熟市、昆山市)
海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)
黑河市(嫩江市、北安市、逊克县、孙吴县、爱辉区、五大连池市)
扬州市(邗江区、广陵区、仪征市、高邮市、宝应县、江都区)
三亚市(天涯区、崖州区、海棠区、吉阳区)
牡丹江市(宁安市、林口县、东宁市、西安区、阳明区、穆棱市、爱民区、海林市、东安区、绥芬河市)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
喀什地区(麦盖提县、疏勒县、泽普县、伽师县、疏附县、叶城县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、岳普湖县、莎车县、英吉沙县)
德阳市(旌阳区、广汉市、绵竹市、罗江区、中江县、什邡市)
唐山市(丰润区、迁西县、迁安市、乐亭县、滦南县、曹妃甸区、遵化市、丰南区、开平区、玉田县、路南区、路北区、古冶区、滦州市)
丹东市(振安区、振兴区、宽甸满族自治县、东港市、凤城市、元宝区)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、安龙县、兴义市、普安县、望谟县、兴仁市、册亨县、贞丰县)
七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)
广西壮族自治区
衢州市(衢江区、柯城区、常山县、龙游县、开化县、江山市)
安阳市(殷都区、汤阴县、文峰区、内黄县、滑县、北关区、龙安区、林州市、安阳县)
阿里地区(改则县、革吉县、札达县、日土县、措勤县、普兰县、噶尔县)
贵阳市(云岩区、修文县、观山湖区、清镇市、乌当区、息烽县、白云区、花溪区、开阳县、南明区)
河源市(紫金县、连平县、龙川县、和平县、源城区、东源县)
上饶市(万年县、广信区、鄱阳县、广丰区、信州区、弋阳县、德兴市、婺源县、玉山县、余干县、横峰县、铅山县)
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白山市(抚松县、江源区、临江市、靖宇县、长白朝鲜族自治县、浑江区)
益阳市(南县、沅江市、桃江县、资阳区、赫山区、安化县)
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宿州市(泗县、萧县、砀山县、埇桥区、灵璧县)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
葫芦岛市(兴城市、南票区、绥中县、龙港区、建昌县、连山区)
邯郸市(鸡泽县、大名县、肥乡区、邯山区、永年区、广平县、成安县、复兴区、临漳县、魏县、馆陶县、丛台区、武安市、邱县、磁县、曲周县、峰峰矿区、涉县)
莆田市(城厢区、秀屿区、涵江区、荔城区、仙游县)
凉山彝族自治州(德昌县、木里藏族自治县、越西县、美姑县、喜德县、西昌市、冕宁县、雷波县、会理市、布拖县、盐源县、宁南县、甘洛县、昭觉县、普格县、会东县、金阳县)
松原市(长岭县、乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)
通辽市(扎鲁特旗、霍林郭勒市、库伦旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、奈曼旗、开鲁县)
威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)
绍兴市(新昌县、越城区、上虞区、柯桥区、诸暨市、嵊州市)
五指山市(陵水黎族自治县、澄迈县、东方市、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、白沙黎族自治县、万宁市、定安县、琼海市、乐东黎族自治县、屯昌县、临高县)
连云港市(东海县、灌云县、赣榆区、灌南县、海州区、连云区)
齐齐哈尔市(碾子山区、昂昂溪区、龙沙区、讷河市、依安县、建华区、拜泉县、铁锋区、克山县、龙江县、富裕县、富拉尔基区、泰来县、克东县、甘南县、梅里斯达斡尔族区)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
泰州市(泰兴市、兴化市、高港区、海陵区、靖江市、姜堰区)
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锦州市(凌海市、北镇市、太和区、义县、黑山县、凌河区、古塔区)
佳木斯市(汤原县、东风区、抚远市、同江市、桦南县、桦川县、前进区、向阳区、郊区、富锦市)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)
兰州市(安宁区、西固区、永登县、红古区、皋兰县、榆中县、七里河区、城关区)
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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”。
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