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香港特别行政区
湖州市(德清县、南浔区、安吉县、长兴县、吴兴区)
保山市(昌宁县、施甸县、隆阳区、龙陵县、腾冲市)
新余市(分宜县、渝水区)
邯郸市(曲周县、永年区、临漳县、鸡泽县、肥乡区、涉县、邱县、武安市、邯山区、磁县、大名县、魏县、峰峰矿区、广平县、丛台区、成安县、馆陶县、复兴区)
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延边朝鲜族自治州(珲春市、延吉市、和龙市、图们市、汪清县、敦化市、龙井市、安图县)
广安市(岳池县、武胜县、邻水县、前锋区、华蓥市、广安区)
广元市(苍溪县、昭化区、利州区、青川县、剑阁县、旺苍县、朝天区)
烟台市(龙口市、福山区、牟平区、蓬莱区、芝罘区、招远市、栖霞市、莱山区、莱阳市、海阳市、莱州市)
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仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
达州市(大竹县、达川区、宣汉县、开江县、万源市、通川区、渠县)
太原市(阳曲县、杏花岭区、万柏林区、古交市、尖草坪区、迎泽区、小店区、娄烦县、清徐县、晋源区)
呼和浩特市(新城区、和林格尔县、托克托县、赛罕区、清水河县、武川县、玉泉区、土默特左旗、回民区)
宁德市(福鼎市、霞浦县、古田县、屏南县、周宁县、柘荣县、蕉城区、福安市、寿宁县)
济源市
玉树藏族自治州(称多县、玉树市、曲麻莱县、杂多县、囊谦县、治多县)
焦作市(山阳区、马村区、修武县、沁阳市、解放区、温县、中站区、孟州市、博爱县、武陟县)
芜湖市(镜湖区、无为市、繁昌区、弋江区、鸠江区、湾沚区、南陵县)
西安市(莲湖区、灞桥区、高陵区、周至县、阎良区、新城区、碑林区、雁塔区、未央区、临潼区、鄠邑区、长安区、蓝田县)
白城市(通榆县、大安市、镇赉县、洮北区、洮南市)
沈阳市(大东区、辽中区、皇姑区、法库县、铁西区、沈北新区、新民市、沈河区、康平县、和平区、苏家屯区、于洪区、浑南区)
阿克苏地区(温宿县、沙雅县、柯坪县、拜城县、阿克苏市、新和县、库车市、乌什县、阿瓦提县)
怀化市(沅陵县、辰溪县、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、麻阳苗族自治县、洪江市、中方县、新晃侗族自治县、鹤城区、芷江侗族自治县、会同县)
兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗)
荆州市(石首市、监利市、江陵县、洪湖市、松滋市、荆州区、沙市区、公安县)
塔城地区(裕民县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、托里县、塔城市、乌苏市)
张掖市(山丹县、甘州区、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县)
绥化市(肇东市、庆安县、绥棱县、海伦市、兰西县、北林区、青冈县、明水县、安达市、望奎县)
邢台市(宁晋县、临城县、清河县、襄都区、内丘县、柏乡县、信都区、南和区、隆尧县、广宗县、任泽区、南宫市、威县、沙河市、临西县、巨鹿县、新河县、平乡县)
本溪市(桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、平山区、明山区)
惠州市(龙门县、惠城区、惠阳区、博罗县、惠东县)
泰安市(新泰市、东平县、泰山区、宁阳县、岱岳区、肥城市)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、商都县、丰镇市、化德县、凉城县、察哈尔右翼后旗、卓资县、察哈尔右翼中旗、四子王旗、兴和县、集宁区)
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伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、新源县、巩留县、特克斯县、昭苏县、奎屯市、伊宁市、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、霍尔果斯市)
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宜昌市(点军区、宜都市、兴山县、西陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、当阳市、枝江市、夷陵区、猇亭区、秭归县、远安县、伍家岗区)
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宁夏回族自治区
泸州市(泸县、龙马潭区、江阳区、合江县、叙永县、纳溪区、古蔺县)
庆阳市(庆城县、合水县、华池县、环县、镇原县、正宁县、西峰区、宁县)
汉中市(镇巴县、宁强县、西乡县、洋县、略阳县、南郑区、佛坪县、勉县、汉台区、城固县、留坝县)
揭阳市(惠来县、普宁市、揭西县、揭东区、榕城区)
百色市(田林县、右江区、隆林各族自治县、凌云县、靖西市、平果市、那坡县、乐业县、西林县、田东县、德保县、田阳区)
大庆市(林甸县、萨尔图区、肇州县、肇源县、龙凤区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、大同区)
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巴彦淖尔市(磴口县、临河区、杭锦后旗、乌拉特前旗、乌拉特中旗、乌拉特后旗、五原县)
南阳市(淅川县、西峡县、新野县、宛城区、社旗县、内乡县、镇平县、唐河县、卧龙区、邓州市、方城县、南召县、桐柏县)
重庆市(万州区、长寿区、涪陵区、大足区、巫溪县、綦江区、武隆区、酉阳土家族苗族自治县、城口县、荣昌区、大渡口区、永川区、秀山土家族苗族自治县、南岸区、铜梁区、黔江区、沙坪坝区、云阳县、合川区、奉节县、璧山区、北碚区、渝中区、江津区、丰都县、潼南区、忠县、石柱土家族自治县、巫山县、九龙坡区、开州区、垫江县、江北区、南川区、巴南区、梁平区、彭水苗族土家族自治县、渝北区)
渭南市(大荔县、潼关县、合阳县、韩城市、白水县、富平县、澄城县、华州区、蒲城县、临渭区、华阴市)
开封市(龙亭区、尉氏县、祥符区、杞县、顺河回族区、禹王台区、通许县、鼓楼区、兰考县)
抚州市(南城县、临川区、资溪县、东乡区、宜黄县、金溪县、崇仁县、南丰县、乐安县、黎川县、广昌县)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、格尔木市、乌兰县、都兰县、茫崖市、天峻县)
宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、鹤庆县、剑川县、永平县、祥云县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县、云龙县、洱源县、大理市、弥渡县、宾川县)
四平市(梨树县、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、铁西区)
◎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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