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南阳市(邓州市、南召县、镇平县、唐河县、宛城区、卧龙区、内乡县、西峡县、淅川县、新野县、桐柏县、社旗县、方城县)
雅安市(汉源县、芦山县、石棉县、宝兴县、天全县、名山区、雨城区、荥经县)
德阳市(旌阳区、中江县、绵竹市、罗江区、什邡市、广汉市)
宜昌市(当阳市、远安县、点军区、宜都市、夷陵区、伍家岗区、兴山县、长阳土家族自治县、枝江市、猇亭区、西陵区、秭归县、五峰土家族自治县)
甘孜藏族自治州(白玉县、石渠县、道孚县、泸定县、甘孜县、得荣县、康定市、稻城县、丹巴县、理塘县、色达县、乡城县、德格县、新龙县、巴塘县、炉霍县、九龙县、雅江县)
上饶市(婺源县、德兴市、广信区、万年县、余干县、玉山县、鄱阳县、铅山县、横峰县、广丰区、信州区、弋阳县)
郑州市(二七区、上街区、中牟县、惠济区、巩义市、新密市、登封市、中原区、新郑市、金水区、荥阳市、管城回族区)
六安市(金寨县、叶集区、裕安区、舒城县、霍山县、霍邱县、金安区)
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、正蓝旗、正镶白旗、苏尼特右旗、多伦县、苏尼特左旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市)
深圳市(龙岗区、南山区、罗湖区、宝安区、坪山区、福田区、盐田区、光明区、龙华区)
西藏自治区
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、库尔勒市、且末县、博湖县、尉犁县、和硕县、和静县、若羌县、焉耆回族自治县)
楚雄彝族自治州(武定县、元谋县、永仁县、双柏县、楚雄市、姚安县、牟定县、大姚县、禄丰市、南华县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、格尔木市、都兰县、茫崖市、德令哈市、天峻县)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、马尔康市、九寨沟县、汶川县、阿坝县、金川县、壤塘县、小金县、理县、茂县、若尔盖县、黑水县、松潘县)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
肇庆市(四会市、广宁县、端州区、鼎湖区、怀集县、德庆县、封开县、高要区)
保山市(龙陵县、施甸县、腾冲市、昌宁县、隆阳区)
宁夏回族自治区
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)
海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵南县、贵德县、共和县)
贺州市(八步区、富川瑶族自治县、平桂区、昭平县、钟山县)
鹤岗市(兴安区、工农区、向阳区、萝北县、绥滨县、东山区、兴山区、南山区)
长沙市(浏阳市、宁乡市、开福区、芙蓉区、天心区、雨花区、岳麓区、望城区、长沙县)
漯河市(召陵区、临颍县、郾城区、源汇区、舞阳县)
铁岭市(昌图县、开原市、银州区、清河区、西丰县、铁岭县、调兵山市)
巴彦淖尔市(五原县、乌拉特前旗、杭锦后旗、乌拉特中旗、临河区、磴口县、乌拉特后旗)
驻马店市(确山县、汝南县、新蔡县、遂平县、西平县、平舆县、泌阳县、上蔡县、驿城区、正阳县)
茂名市(电白区、高州市、茂南区、化州市、信宜市)
黔南布依族苗族自治州(罗甸县、独山县、平塘县、惠水县、福泉市、荔波县、瓮安县、三都水族自治县、龙里县、都匀市、长顺县、贵定县)
崇左市(天等县、扶绥县、江州区、大新县、凭祥市、宁明县、龙州县)
陇南市(文县、宕昌县、徽县、西和县、武都区、两当县、礼县、康县、成县)
阿克苏地区(柯坪县、新和县、沙雅县、阿瓦提县、拜城县、乌什县、阿克苏市、库车市、温宿县)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、册亨县、普安县、晴隆县、兴义市、兴仁市、贞丰县、望谟县)
常州市(钟楼区、武进区、天宁区、金坛区、新北区、溧阳市)
武汉市(洪山区、汉阳区、硚口区、青山区、武昌区、黄陂区、东西湖区、新洲区、江夏区、江汉区、江岸区、蔡甸区、汉南区)
阜阳市(临泉县、颍州区、颍上县、颍东区、界首市、颍泉区、太和县、阜南县)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
大连市(沙河口区、中山区、长海县、普兰店区、西岗区、金州区、庄河市、旅顺口区、瓦房店市、甘井子区)
周口市(扶沟县、淮阳区、西华县、郸城县、商水县、鹿邑县、沈丘县、项城市、川汇区、太康县)
徐州市(铜山区、贾汪区、丰县、沛县、邳州市、鼓楼区、泉山区、新沂市、云龙区、睢宁县)
四平市(铁西区、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、梨树县)
汕头市(濠江区、潮南区、金平区、龙湖区、澄海区、南澳县、潮阳区)
银川市(永宁县、西夏区、兴庆区、金凤区、贺兰县、灵武市)
三沙市(西沙区、南沙区)
石河子市(白杨市、可克达拉市、新星市、五家渠市、北屯市、胡杨河市、图木舒克市、阿拉尔市、双河市、铁门关市、昆玉市)
塔城地区(裕民县、额敏县、塔城市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、乌苏市)
伊犁哈萨克自治州(新源县、伊宁县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、昭苏县、奎屯市、霍尔果斯市、霍城县、巩留县、伊宁市)
咸宁市(崇阳县、咸安区、通城县、通山县、嘉鱼县、赤壁市)
株洲市(茶陵县、天元区、醴陵市、攸县、炎陵县、芦淞区、石峰区、渌口区、荷塘区)
呼伦贝尔市(扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、额尔古纳市、海拉尔区、根河市、鄂温克族自治旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、扎兰屯市、阿荣旗)
永州市(道县、零陵区、江华瑶族自治县、双牌县、冷水滩区、宁远县、祁阳市、江永县、新田县、东安县、蓝山县)
安康市(旬阳市、宁陕县、镇坪县、岚皋县、石泉县、汉滨区、紫阳县、汉阴县、平利县、白河县)
鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)
郴州市(临武县、嘉禾县、苏仙区、资兴市、宜章县、桂东县、桂阳县、汝城县、安仁县、永兴县、北湖区)
汉中市(宁强县、汉台区、佛坪县、城固县、镇巴县、西乡县、勉县、南郑区、留坝县、洋县、略阳县)
湘潭市(雨湖区、湘潭县、湘乡市、岳塘区、韶山市)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
龙岩市(连城县、上杭县、永定区、漳平市、武平县、长汀县、新罗区)
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金昌市(金川区、永昌县)
昌吉回族自治州(昌吉市、呼图壁县、奇台县、木垒哈萨克自治县、阜康市、吉木萨尔县、玛纳斯县)
佳木斯市(东风区、桦川县、前进区、同江市、郊区、抚远市、桦南县、汤原县、富锦市、向阳区)
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南通市(海门区、崇川区、如东县、海安市、启东市、通州区、如皋市)
常德市(石门县、安乡县、桃源县、汉寿县、临澧县、澧县、鼎城区、武陵区、津市市)
汕尾市(海丰县、陆丰市、城区、陆河县)
滨州市(沾化区、无棣县、邹平市、阳信县、滨城区、博兴县、惠民县)
梧州市(苍梧县、藤县、蒙山县、龙圩区、万秀区、长洲区、岑溪市)
泸州市(江阳区、龙马潭区、古蔺县、叙永县、合江县、纳溪区、泸县)
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澳门特别行政区
随州市(曾都区、随县、广水市)
◎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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