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鸡西市(鸡冠区、鸡东县、城子河区、梨树区、麻山区、密山市、恒山区、虎林市、滴道区)
合肥市(巢湖市、包河区、瑶海区、肥西县、庐江县、蜀山区、庐阳区、肥东县、长丰县)
嘉峪关市
襄阳市(保康县、南漳县、老河口市、樊城区、枣阳市、襄城区、襄州区、谷城县、宜城市)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
七台河市(桃山区、勃利县、新兴区、茄子河区)
岳阳市(湘阴县、平江县、岳阳楼区、华容县、岳阳县、云溪区、君山区、汨罗市、临湘市)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
营口市(西市区、站前区、鲅鱼圈区、老边区、大石桥市、盖州市)
天水市(秦安县、秦州区、甘谷县、清水县、麦积区、张家川回族自治县、武山县)
安顺市(西秀区、关岭布依族苗族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县)
荆州市(松滋市、石首市、公安县、监利市、洪湖市、荆州区、江陵县、沙市区)
茂名市(信宜市、化州市、高州市、茂南区、电白区)
无锡市(新吴区、梁溪区、滨湖区、宜兴市、江阴市、惠山区、锡山区)
梅州市(大埔县、梅县区、平远县、五华县、兴宁市、梅江区、蕉岭县、丰顺县)
长沙市(岳麓区、雨花区、开福区、宁乡市、天心区、芙蓉区、望城区、浏阳市、长沙县)
丹东市(凤城市、宽甸满族自治县、振兴区、元宝区、振安区、东港市)
淮安市(盱眙县、淮阴区、金湖县、淮安区、涟水县、洪泽区、清江浦区)
安康市(镇坪县、汉阴县、石泉县、汉滨区、紫阳县、平利县、宁陕县、旬阳市、岚皋县、白河县)
莆田市(荔城区、仙游县、城厢区、秀屿区、涵江区)
肇庆市(端州区、德庆县、鼎湖区、广宁县、封开县、四会市、怀集县、高要区)
台州市(临海市、路桥区、仙居县、三门县、黄岩区、玉环市、天台县、温岭市、椒江区)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
朝阳市(双塔区、龙城区、凌源市、北票市、建平县、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
保定市(徐水区、定兴县、高碑店市、望都县、莲池区、易县、容城县、竞秀区、定州市、满城区、涞源县、顺平县、涞水县、安新县、涿州市、阜平县、清苑区、高阳县、博野县、曲阳县、雄县、安国市、唐县、蠡县)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、盘山县、大洼区)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
沈阳市(铁西区、于洪区、法库县、苏家屯区、沈北新区、辽中区、沈河区、康平县、浑南区、皇姑区、大东区、新民市、和平区)
葫芦岛市(龙港区、兴城市、南票区、绥中县、连山区、建昌县)
广西壮族自治区
铜陵市(铜官区、枞阳县、郊区、义安区)
香港特别行政区
贵港市(桂平市、港南区、覃塘区、港北区、平南县)
铁岭市(铁岭县、昌图县、开原市、调兵山市、西丰县、银州区、清河区)
萍乡市(莲花县、上栗县、芦溪县、安源区、湘东区)
眉山市(洪雅县、东坡区、丹棱县、青神县、彭山区、仁寿县)
辽阳市(宏伟区、太子河区、灯塔市、文圣区、辽阳县、弓长岭区、白塔区)
荆门市(掇刀区、钟祥市、沙洋县、东宝区、京山市)
三亚市(吉阳区、海棠区、天涯区、崖州区)
三沙市(西沙区、南沙区)
昭通市(巧家县、大关县、水富市、彝良县、昭阳区、镇雄县、威信县、绥江县、永善县、鲁甸县、盐津县)
济源市
娄底市(新化县、冷水江市、涟源市、双峰县、娄星区)
宜昌市(秭归县、当阳市、宜都市、伍家岗区、夷陵区、远安县、猇亭区、兴山县、西陵区、长阳土家族自治县、点军区、枝江市、五峰土家族自治县)
哈尔滨市(南岗区、木兰县、宾县、呼兰区、道外区、阿城区、通河县、依兰县、双城区、道里区、尚志市、平房区、方正县、巴彦县、松北区、延寿县、五常市、香坊区)
衡阳市(石鼓区、衡山县、珠晖区、蒸湘区、常宁市、衡东县、衡南县、雁峰区、耒阳市、祁东县、衡阳县、南岳区)
景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)
驻马店市(新蔡县、泌阳县、遂平县、上蔡县、正阳县、汝南县、西平县、驿城区、平舆县、确山县)
海南藏族自治州(共和县、贵德县、兴海县、贵南县、同德县)
海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、祁连县、刚察县)
湛江市(徐闻县、遂溪县、赤坎区、坡头区、雷州市、廉江市、霞山区、麻章区、吴川市)
河源市(东源县、龙川县、和平县、连平县、源城区、紫金县)
温州市(龙港市、瓯海区、瑞安市、鹿城区、泰顺县、文成县、平阳县、洞头区、龙湾区、乐清市、苍南县、永嘉县)
韶关市(曲江区、乐昌市、浈江区、南雄市、新丰县、武江区、仁化县、乳源瑶族自治县、始兴县、翁源县)
常州市(武进区、天宁区、钟楼区、溧阳市、新北区、金坛区)
阿里地区(札达县、改则县、普兰县、革吉县、日土县、措勤县、噶尔县)
泸州市(叙永县、合江县、纳溪区、古蔺县、龙马潭区、江阳区、泸县)
宿州市(萧县、砀山县、埇桥区、泗县、灵璧县)
楚雄彝族自治州(双柏县、永仁县、姚安县、大姚县、武定县、南华县、楚雄市、元谋县、禄丰市、牟定县)
杭州市(淳安县、建德市、临安区、余杭区、滨江区、萧山区、钱塘区、上城区、富阳区、西湖区、桐庐县、拱墅区、临平区)
唐山市(丰润区、遵化市、乐亭县、开平区、曹妃甸区、玉田县、丰南区、路南区、古冶区、滦南县、迁西县、路北区、迁安市、滦州市)
和田地区(墨玉县、皮山县、策勒县、洛浦县、和田县、于田县、和田市、民丰县)
来宾市(兴宾区、忻城县、金秀瑶族自治县、合山市、武宣县、象州县)
潍坊市(寿光市、昌乐县、坊子区、高密市、昌邑市、安丘市、临朐县、寒亭区、青州市、潍城区、奎文区、诸城市)
淮南市(谢家集区、田家庵区、寿县、凤台县、八公山区、潘集区、大通区)
遂宁市(大英县、安居区、船山区、蓬溪县、射洪市)
临夏回族自治州(临夏县、永靖县、广河县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏市、东乡族自治县)
中山市
新余市(分宜县、渝水区)
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郴州市(资兴市、桂东县、宜章县、嘉禾县、安仁县、苏仙区、临武县、汝城县、桂阳县、北湖区、永兴县)
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阜阳市(临泉县、界首市、颍上县、阜南县、颍东区、颍州区、颍泉区、太和县)
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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”。
新闻结尾
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