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南京市(鼓楼区、江宁区、玄武区、栖霞区、高淳区、秦淮区、浦口区、雨花台区、溧水区、六合区、建邺区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
鹤岗市(绥滨县、兴山区、向阳区、兴安区、南山区、萝北县、东山区、工农区)
常德市(安乡县、石门县、临澧县、武陵区、澧县、鼎城区、桃源县、津市市、汉寿县)
绍兴市(新昌县、嵊州市、上虞区、柯桥区、诸暨市、越城区)
承德市(宽城满族自治县、双滦区、平泉市、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、双桥区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、隆化县、承德县、滦平县)
锡林郭勒盟(苏尼特左旗、二连浩特市、镶黄旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、多伦县、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、锡林浩特市)
呼和浩特市(回民区、托克托县、土默特左旗、新城区、玉泉区、和林格尔县、清水河县、赛罕区、武川县)
济南市(莱芜区、历城区、槐荫区、钢城区、章丘区、市中区、平阴县、长清区、历下区、商河县、济阳区、天桥区)
黔南布依族苗族自治州(贵定县、瓮安县、罗甸县、惠水县、长顺县、福泉市、都匀市、独山县、荔波县、龙里县、平塘县、三都水族自治县)
梧州市(龙圩区、苍梧县、长洲区、藤县、万秀区、蒙山县、岑溪市)
泉州市(惠安县、鲤城区、南安市、泉港区、安溪县、石狮市、洛江区、永春县、晋江市、丰泽区、德化县、金门县)
陇南市(宕昌县、武都区、西和县、成县、康县、礼县、两当县、文县、徽县)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
那曲市(申扎县、班戈县、索县、嘉黎县、双湖县、尼玛县、巴青县、色尼区、聂荣县、安多县、比如县)
合肥市(瑶海区、肥西县、肥东县、长丰县、庐江县、蜀山区、包河区、庐阳区、巢湖市)
石河子市(双河市、铁门关市、北屯市、昆玉市、胡杨河市、白杨市、阿拉尔市、五家渠市、新星市、图木舒克市、可克达拉市)
中山市
广州市(天河区、荔湾区、越秀区、黄埔区、白云区、海珠区、增城区、花都区、番禺区、南沙区、从化区)
海南藏族自治州(贵德县、贵南县、同德县、兴海县、共和县)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、恩施市、咸丰县、宣恩县、巴东县、鹤峰县、利川市、建始县)
酒泉市(敦煌市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、肃州区、肃北蒙古族自治县、金塔县)
潍坊市(寿光市、昌邑市、安丘市、高密市、临朐县、寒亭区、诸城市、潍城区、青州市、坊子区、昌乐县、奎文区)
宿州市(砀山县、灵璧县、萧县、泗县、埇桥区)
抚州市(临川区、黎川县、资溪县、广昌县、宜黄县、崇仁县、南城县、金溪县、乐安县、南丰县、东乡区)
贵港市(港南区、桂平市、港北区、覃塘区、平南县)
银川市(金凤区、灵武市、永宁县、贺兰县、兴庆区、西夏区)
荆州市(江陵县、公安县、石首市、洪湖市、沙市区、荆州区、监利市、松滋市)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、若羌县、轮台县、且末县、和静县、和硕县、博湖县、焉耆回族自治县、尉犁县)
黔东南苗族侗族自治州(黄平县、锦屏县、麻江县、丹寨县、镇远县、三穗县、施秉县、榕江县、岑巩县、从江县、雷山县、天柱县、台江县、剑河县、黎平县、凯里市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)
咸阳市(杨陵区、彬州市、乾县、泾阳县、秦都区、淳化县、礼泉县、长武县、兴平市、渭城区、旬邑县、永寿县、武功县、三原县)
芜湖市(弋江区、无为市、鸠江区、南陵县、镜湖区、繁昌区、湾沚区)
衢州市(柯城区、龙游县、常山县、江山市、开化县、衢江区)
佛山市(高明区、顺德区、南海区、三水区、禅城区)
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伊春市(汤旺县、南岔县、嘉荫县、铁力市、大箐山县、伊美区、丰林县、金林区、乌翠区、友好区)
湖州市(南浔区、德清县、长兴县、安吉县、吴兴区)
果洛藏族自治州(玛多县、久治县、玛沁县、甘德县、班玛县、达日县)
崇左市(宁明县、天等县、凭祥市、江州区、扶绥县、龙州县、大新县)
揭阳市(惠来县、普宁市、揭东区、榕城区、揭西县)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、建平县、朝阳县、凌源市、北票市、龙城区)
淄博市(高青县、张店区、周村区、桓台县、沂源县、博山区、淄川区、临淄区)
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齐齐哈尔市(讷河市、泰来县、龙沙区、建华区、富裕县、克东县、拜泉县、甘南县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、龙江县、碾子山区、依安县、克山县、富拉尔基区)
娄底市(冷水江市、娄星区、新化县、双峰县、涟源市)
成都市(邛崃市、青羊区、崇州市、温江区、金牛区、武侯区、大邑县、龙泉驿区、锦江区、成华区、金堂县、新津区、青白江区、简阳市、郫都区、蒲江县、彭州市、双流区、新都区、都江堰市)
海口市(美兰区、琼山区、秀英区、龙华区)
周口市(川汇区、项城市、鹿邑县、扶沟县、郸城县、淮阳区、西华县、太康县、沈丘县、商水县)
呼伦贝尔市(阿荣旗、额尔古纳市、扎兰屯市、牙克石市、根河市、满洲里市、海拉尔区、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗)
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迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
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信阳市(平桥区、光山县、浉河区、固始县、淮滨县、商城县、息县、新县、潢川县、罗山县)
荆门市(掇刀区、钟祥市、东宝区、京山市、沙洋县)
邯郸市(磁县、丛台区、成安县、复兴区、鸡泽县、永年区、邱县、邯山区、临漳县、曲周县、肥乡区、广平县、魏县、大名县、涉县、馆陶县、武安市、峰峰矿区)
北京市(顺义区、昌平区、石景山区、西城区、平谷区、通州区、大兴区、丰台区、延庆区、海淀区、门头沟区、朝阳区、房山区、怀柔区、东城区、密云区)
鄂尔多斯市(康巴什区、东胜区、鄂托克前旗、杭锦旗、准格尔旗、鄂托克旗、乌审旗、达拉特旗、伊金霍洛旗)
林芝市(朗县、墨脱县、工布江达县、巴宜区、米林市、波密县、察隅县)
锦州市(北镇市、太和区、黑山县、古塔区、凌海市、义县、凌河区)
盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)
石家庄市(正定县、新华区、元氏县、赵县、井陉县、灵寿县、桥西区、裕华区、藁城区、栾城区、赞皇县、井陉矿区、高邑县、长安区、辛集市、平山县、晋州市、行唐县、新乐市、深泽县、鹿泉区、无极县)
◎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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