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济源市
江门市(台山市、江海区、新会区、恩平市、开平市、蓬江区、鹤山市)
保定市(高阳县、满城区、阜平县、定兴县、高碑店市、竞秀区、定州市、唐县、易县、望都县、清苑区、莲池区、徐水区、曲阳县、顺平县、安国市、涞源县、博野县、容城县、涞水县、涿州市、雄县、蠡县、安新县)
锦州市(古塔区、凌海市、北镇市、凌河区、太和区、黑山县、义县)
揭阳市(惠来县、榕城区、揭东区、普宁市、揭西县)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、易门县、红塔区、澄江市、江川区、华宁县)
白城市(洮南市、通榆县、洮北区、镇赉县、大安市)
三明市(沙县区、尤溪县、三元区、清流县、泰宁县、永安市、建宁县、大田县、明溪县、将乐县、宁化县)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、天峻县、乌兰县、德令哈市、都兰县、格尔木市)
鹤岗市(东山区、绥滨县、兴山区、工农区、兴安区、南山区、向阳区、萝北县)
辽源市(西安区、东辽县、龙山区、东丰县)
澳门特别行政区
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、理县、黑水县、红原县、金川县、马尔康市、九寨沟县、松潘县、若尔盖县、小金县、茂县、阿坝县、汶川县)
达州市(渠县、开江县、宣汉县、达川区、通川区、万源市、大竹县)
深圳市(盐田区、龙岗区、南山区、福田区、坪山区、罗湖区、龙华区、宝安区、光明区)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
鹤壁市(浚县、淇滨区、鹤山区、淇县、山城区)
包头市(九原区、东河区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、昆都仑区、石拐区、青山区)
阜阳市(颍东区、颍上县、太和县、界首市、临泉县、颍州区、颍泉区、阜南县)
昆明市(寻甸回族彝族自治县、盘龙区、富民县、嵩明县、宜良县、安宁市、西山区、东川区、呈贡区、官渡区、五华区、石林彝族自治县、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县)
吉林市(船营区、昌邑区、舒兰市、桦甸市、蛟河市、磐石市、永吉县、丰满区、龙潭区)
鞍山市(立山区、千山区、铁东区、海城市、台安县、铁西区、岫岩满族自治县)
漳州市(龙海区、平和县、华安县、漳浦县、芗城区、龙文区、云霄县、长泰区、东山县、南靖县、诏安县)
德州市(陵城区、齐河县、德城区、临邑县、宁津县、夏津县、平原县、庆云县、武城县、乐陵市、禹城市)
嘉兴市(海盐县、海宁市、秀洲区、平湖市、桐乡市、嘉善县、南湖区)
益阳市(南县、安化县、沅江市、桃江县、资阳区、赫山区)
固原市(彭阳县、泾源县、隆德县、西吉县、原州区)
新余市(分宜县、渝水区)
金昌市(金川区、永昌县)
昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、奇台县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、吉木萨尔县、昌吉市)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、古丈县、花垣县、吉首市、泸溪县、龙山县、保靖县、永顺县)
阿里地区(噶尔县、日土县、改则县、普兰县、革吉县、措勤县、札达县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
营口市(盖州市、鲅鱼圈区、西市区、站前区、老边区、大石桥市)
咸阳市(礼泉县、杨陵区、武功县、彬州市、三原县、乾县、渭城区、兴平市、旬邑县、长武县、泾阳县、淳化县、永寿县、秦都区)
凉山彝族自治州(布拖县、越西县、普格县、昭觉县、宁南县、盐源县、木里藏族自治县、金阳县、冕宁县、德昌县、西昌市、喜德县、美姑县、甘洛县、会理市、雷波县、会东县)
平顶山市(新华区、舞钢市、汝州市、卫东区、湛河区、叶县、鲁山县、郏县、石龙区、宝丰县)
佛山市(三水区、南海区、高明区、禅城区、顺德区)
洛阳市(偃师区、新安县、嵩县、西工区、伊川县、洛龙区、宜阳县、老城区、汝阳县、孟津区、栾川县、洛宁县、涧西区、瀍河回族区)
邯郸市(磁县、鸡泽县、武安市、肥乡区、馆陶县、大名县、成安县、曲周县、复兴区、永年区、邯山区、广平县、丛台区、峰峰矿区、邱县、涉县、魏县、临漳县)
西安市(新城区、临潼区、碑林区、周至县、蓝田县、未央区、灞桥区、阎良区、高陵区、雁塔区、鄠邑区、长安区、莲湖区)
日照市(五莲县、东港区、岚山区、莒县)
攀枝花市(米易县、仁和区、西区、东区、盐边县)
清远市(清城区、阳山县、清新区、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、连州市、英德市、佛冈县)
梧州市(龙圩区、藤县、苍梧县、长洲区、万秀区、岑溪市、蒙山县)
保山市(昌宁县、腾冲市、施甸县、龙陵县、隆阳区)
南平市(武夷山市、政和县、邵武市、顺昌县、松溪县、光泽县、建阳区、延平区、建瓯市、浦城县)
宿州市(埇桥区、灵璧县、砀山县、泗县、萧县)
伊春市(金林区、铁力市、伊美区、嘉荫县、大箐山县、汤旺县、乌翠区、丰林县、友好区、南岔县)
太原市(万柏林区、迎泽区、娄烦县、尖草坪区、阳曲县、晋源区、杏花岭区、古交市、小店区、清徐县)
眉山市(青神县、东坡区、洪雅县、彭山区、仁寿县、丹棱县)
广州市(增城区、花都区、南沙区、荔湾区、番禺区、越秀区、海珠区、从化区、黄埔区、白云区、天河区)
韶关市(仁化县、南雄市、浈江区、曲江区、乐昌市、乳源瑶族自治县、新丰县、武江区、翁源县、始兴县)
肇庆市(四会市、端州区、鼎湖区、广宁县、德庆县、高要区、怀集县、封开县)
苏州市(吴江区、张家港市、相城区、常熟市、虎丘区、太仓市、姑苏区、昆山市、吴中区)
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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”。
新闻结尾
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