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珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
合肥市(包河区、巢湖市、蜀山区、长丰县、肥东县、瑶海区、庐阳区、庐江县、肥西县)
连云港市(东海县、赣榆区、海州区、连云区、灌云县、灌南县)
苏州市(张家港市、虎丘区、吴江区、相城区、吴中区、常熟市、昆山市、太仓市、姑苏区)
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三门峡市(渑池县、陕州区、卢氏县、湖滨区、灵宝市、义马市)
营口市(鲅鱼圈区、站前区、大石桥市、盖州市、老边区、西市区)
伊春市(嘉荫县、大箐山县、乌翠区、南岔县、丰林县、汤旺县、铁力市、伊美区、金林区、友好区)
兰州市(永登县、七里河区、皋兰县、安宁区、红古区、城关区、西固区、榆中县)
宁夏回族自治区
惠州市(龙门县、惠城区、博罗县、惠阳区、惠东县)
运城市(稷山县、河津市、闻喜县、临猗县、平陆县、万荣县、盐湖区、夏县、垣曲县、永济市、芮城县、新绛县、绛县)
南通市(海安市、海门区、如皋市、崇川区、如东县、通州区、启东市)
永州市(江永县、蓝山县、宁远县、冷水滩区、东安县、祁阳市、江华瑶族自治县、零陵区、双牌县、道县、新田县)
东营市(利津县、东营区、垦利区、广饶县、河口区)
吴忠市(利通区、盐池县、红寺堡区、青铜峡市、同心县)
洛阳市(瀍河回族区、汝阳县、洛龙区、涧西区、西工区、老城区、栾川县、洛宁县、宜阳县、伊川县、偃师区、嵩县、孟津区、新安县)
吕梁市(临县、柳林县、兴县、离石区、中阳县、汾阳市、岚县、交口县、石楼县、孝义市、方山县、交城县、文水县)
锦州市(义县、凌海市、北镇市、黑山县、凌河区、太和区、古塔区)
宁波市(象山县、镇海区、江北区、奉化区、鄞州区、宁海县、余姚市、北仑区、慈溪市、海曙区)
黄冈市(罗田县、蕲春县、麻城市、浠水县、红安县、英山县、团风县、黄梅县、黄州区、武穴市)
宜昌市(夷陵区、宜都市、五峰土家族自治县、当阳市、点军区、伍家岗区、秭归县、西陵区、兴山县、猇亭区、枝江市、远安县、长阳土家族自治县)
金昌市(永昌县、金川区)
广元市(青川县、剑阁县、朝天区、旺苍县、苍溪县、昭化区、利州区)
芜湖市(湾沚区、镜湖区、南陵县、鸠江区、弋江区、繁昌区、无为市)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)
遵义市(赤水市、务川仡佬族苗族自治县、湄潭县、凤冈县、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、播州区、汇川区、红花岗区、正安县、仁怀市、桐梓县、习水县)
黄石市(黄石港区、大冶市、阳新县、铁山区、下陆区、西塞山区)
沧州市(海兴县、南皮县、运河区、河间市、任丘市、沧县、青县、肃宁县、黄骅市、孟村回族自治县、新华区、吴桥县、盐山县、东光县、泊头市、献县)
中山市
六盘水市(盘州市、水城区、六枝特区、钟山区)
咸宁市(通城县、赤壁市、嘉鱼县、通山县、咸安区、崇阳县)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
江门市(蓬江区、开平市、台山市、新会区、江海区、鹤山市、恩平市)
辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、古丈县、永顺县、花垣县、保靖县、泸溪县、龙山县、吉首市)
茂名市(信宜市、高州市、电白区、化州市、茂南区)
南平市(武夷山市、顺昌县、光泽县、浦城县、松溪县、建瓯市、政和县、建阳区、邵武市、延平区)
柳州市(柳南区、三江侗族自治县、柳江区、柳北区、融水苗族自治县、鹿寨县、柳城县、鱼峰区、融安县、城中区)
长春市(宽城区、公主岭市、南关区、德惠市、农安县、榆树市、绿园区、九台区、二道区、朝阳区、双阳区)
通化市(通化县、集安市、二道江区、梅河口市、东昌区、辉南县、柳河县)
福州市(长乐区、仓山区、台江区、闽侯县、晋安区、福清市、马尾区、平潭县、连江县、闽清县、罗源县、鼓楼区、永泰县)
白城市(镇赉县、洮南市、通榆县、大安市、洮北区)
固原市(原州区、西吉县、泾源县、彭阳县、隆德县)
日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)
廊坊市(广阳区、文安县、安次区、三河市、大城县、霸州市、固安县、香河县、永清县、大厂回族自治县)
漯河市(舞阳县、召陵区、临颍县、郾城区、源汇区)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
日喀则市(康马县、岗巴县、萨迦县、桑珠孜区、昂仁县、江孜县、定日县、吉隆县、仲巴县、亚东县、定结县、仁布县、谢通门县、拉孜县、白朗县、聂拉木县、萨嘎县、南木林县)
包头市(青山区、固阳县、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、东河区、石拐区、白云鄂博矿区、土默特右旗)
伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、伊宁县、特克斯县、伊宁市、新源县、尼勒克县、巩留县、奎屯市、霍尔果斯市、霍城县、昭苏县)
株洲市(茶陵县、醴陵市、石峰区、渌口区、荷塘区、芦淞区、天元区、攸县、炎陵县)
贵港市(覃塘区、港南区、港北区、桂平市、平南县)
玉林市(陆川县、博白县、福绵区、北流市、玉州区、兴业县、容县)
玉树藏族自治州(杂多县、玉树市、曲麻莱县、称多县、囊谦县、治多县)
毕节市(黔西市、金沙县、织金县、大方县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、七星关区)
濮阳市(范县、濮阳县、南乐县、华龙区、台前县、清丰县)
眉山市(洪雅县、丹棱县、仁寿县、彭山区、青神县、东坡区)
娄底市(新化县、双峰县、冷水江市、涟源市、娄星区)
普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
郴州市(苏仙区、临武县、宜章县、桂东县、北湖区、资兴市、桂阳县、嘉禾县、永兴县、汝城县、安仁县)
马鞍山市(和县、当涂县、雨山区、含山县、博望区、花山区)
北海市(海城区、铁山港区、合浦县、银海区)
铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)
西安市(灞桥区、碑林区、高陵区、雁塔区、阎良区、未央区、莲湖区、周至县、长安区、蓝田县、新城区、鄠邑区、临潼区)
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武威市(古浪县、凉州区、天祝藏族自治县、民勤县)
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盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)
济宁市(任城区、鱼台县、微山县、金乡县、曲阜市、梁山县、兖州区、汶上县、泗水县、邹城市、嘉祥县)
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荆州市(江陵县、公安县、洪湖市、松滋市、监利市、荆州区、沙市区、石首市)
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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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