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揭阳市(惠来县、揭东区、普宁市、榕城区、揭西县)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
长治市(沁县、平顺县、沁源县、襄垣县、壶关县、黎城县、武乡县、屯留区、潞州区、长子县、潞城区、上党区)
合肥市(肥东县、瑶海区、长丰县、肥西县、蜀山区、庐阳区、包河区、巢湖市、庐江县)
阿里地区(普兰县、噶尔县、日土县、措勤县、札达县、改则县、革吉县)
金华市(东阳市、磐安县、武义县、兰溪市、义乌市、永康市、金东区、浦江县、婺城区)
丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、华坪县、玉龙纳西族自治县、古城区)
通辽市(科尔沁区、奈曼旗、库伦旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、开鲁县、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗)
湛江市(吴川市、霞山区、赤坎区、麻章区、遂溪县、坡头区、雷州市、廉江市、徐闻县)
来宾市(兴宾区、象州县、金秀瑶族自治县、忻城县、武宣县、合山市)
佛山市(顺德区、禅城区、高明区、三水区、南海区)
梧州市(岑溪市、长洲区、藤县、苍梧县、万秀区、龙圩区、蒙山县)
玉树藏族自治州(玉树市、称多县、囊谦县、治多县、杂多县、曲麻莱县)
滁州市(来安县、全椒县、定远县、琅琊区、南谯区、明光市、天长市、凤阳县)
包头市(东河区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、九原区、石拐区、白云鄂博矿区、昆都仑区、固阳县、青山区)
榆林市(清涧县、靖边县、子洲县、神木市、米脂县、横山区、府谷县、榆阳区、定边县、吴堡县、绥德县、佳县)
宜宾市(江安县、南溪区、翠屏区、珙县、兴文县、屏山县、筠连县、叙州区、高县、长宁县)
铜仁市(江口县、松桃苗族自治县、万山区、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、碧江区、石阡县、德江县、思南县、印江土家族苗族自治县)
鞍山市(海城市、铁西区、铁东区、岫岩满族自治县、立山区、千山区、台安县)
丹东市(振安区、凤城市、振兴区、元宝区、东港市、宽甸满族自治县)
淄博市(桓台县、临淄区、沂源县、淄川区、博山区、周村区、张店区、高青县)
肇庆市(高要区、端州区、四会市、封开县、鼎湖区、德庆县、广宁县、怀集县)
贺州市(富川瑶族自治县、钟山县、平桂区、昭平县、八步区)
贵阳市(清镇市、息烽县、白云区、云岩区、乌当区、开阳县、观山湖区、南明区、花溪区、修文县)
连云港市(灌南县、海州区、灌云县、东海县、赣榆区、连云区)
承德市(围场满族蒙古族自治县、双滦区、滦平县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、双桥区、平泉市、隆化县、承德县、兴隆县)
衢州市(柯城区、衢江区、常山县、开化县、江山市、龙游县)
淮安市(淮阴区、涟水县、金湖县、淮安区、清江浦区、洪泽区、盱眙县)
保山市(施甸县、龙陵县、昌宁县、腾冲市、隆阳区)
安庆市(大观区、迎江区、太湖县、怀宁县、望江县、潜山市、宿松县、宜秀区、岳西县、桐城市)
永州市(双牌县、道县、江华瑶族自治县、蓝山县、新田县、祁阳市、东安县、冷水滩区、江永县、零陵区、宁远县)
焦作市(马村区、中站区、武陟县、博爱县、山阳区、修武县、温县、沁阳市、解放区、孟州市)
甘孜藏族自治州(乡城县、雅江县、道孚县、康定市、巴塘县、甘孜县、丹巴县、九龙县、炉霍县、德格县、白玉县、新龙县、泸定县、色达县、石渠县、得荣县、稻城县、理塘县)
天津市(武清区、西青区、红桥区、宝坻区、和平区、宁河区、滨海新区、津南区、河北区、东丽区、河东区、河西区、静海区、蓟州区、南开区、北辰区)
南通市(崇川区、启东市、如皋市、通州区、如东县、海安市、海门区)
巴中市(南江县、巴州区、恩阳区、平昌县、通江县)
大连市(金州区、旅顺口区、长海县、甘井子区、西岗区、庄河市、瓦房店市、普兰店区、沙河口区、中山区)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
通化市(辉南县、东昌区、柳河县、集安市、二道江区、通化县、梅河口市)
中山市
东莞市
张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)
宁德市(霞浦县、古田县、柘荣县、周宁县、屏南县、福安市、寿宁县、蕉城区、福鼎市)
毕节市(黔西市、七星关区、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、赫章县、大方县、织金县)
盐城市(亭湖区、大丰区、建湖县、滨海县、射阳县、东台市、盐都区、阜宁县、响水县)
石家庄市(正定县、栾城区、赞皇县、平山县、灵寿县、无极县、井陉县、高邑县、鹿泉区、长安区、深泽县、新华区、裕华区、辛集市、行唐县、晋州市、赵县、新乐市、井陉矿区、元氏县、桥西区、藁城区)
那曲市(聂荣县、申扎县、安多县、嘉黎县、比如县、索县、色尼区、班戈县、巴青县、双湖县、尼玛县)
呼和浩特市(赛罕区、新城区、土默特左旗、托克托县、武川县、清水河县、玉泉区、回民区、和林格尔县)
运城市(平陆县、万荣县、芮城县、绛县、永济市、闻喜县、河津市、盐湖区、新绛县、夏县、垣曲县、稷山县、临猗县)
云浮市(郁南县、新兴县、云安区、云城区、罗定市)
黄石市(阳新县、下陆区、铁山区、黄石港区、西塞山区、大冶市)
遂宁市(蓬溪县、大英县、安居区、船山区、射洪市)
哈尔滨市(木兰县、阿城区、道外区、五常市、延寿县、南岗区、呼兰区、巴彦县、依兰县、松北区、通河县、香坊区、道里区、尚志市、宾县、方正县、平房区、双城区)
丽水市(云和县、缙云县、松阳县、青田县、龙泉市、莲都区、景宁畲族自治县、庆元县、遂昌县)
宁波市(江北区、宁海县、北仑区、鄞州区、余姚市、象山县、慈溪市、奉化区、镇海区、海曙区)
福州市(马尾区、福清市、平潭县、仓山区、长乐区、连江县、鼓楼区、罗源县、闽侯县、台江区、晋安区、永泰县、闽清县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
济宁市(泗水县、金乡县、微山县、梁山县、鱼台县、兖州区、曲阜市、嘉祥县、汶上县、邹城市、任城区)
东营市(东营区、垦利区、利津县、广饶县、河口区)
昌吉回族自治州(奇台县、呼图壁县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、玛纳斯县、阜康市)
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沧州市(泊头市、孟村回族自治县、吴桥县、盐山县、南皮县、任丘市、海兴县、献县、河间市、青县、肃宁县、黄骅市、东光县、运河区、沧县、新华区)
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临沂市(临沭县、兰山区、平邑县、莒南县、沂水县、蒙阴县、费县、沂南县、河东区、兰陵县、罗庄区、郯城县)
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漳州市(南靖县、长泰区、华安县、漳浦县、诏安县、龙海区、龙文区、芗城区、平和县、云霄县、东山县)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
白城市(洮北区、通榆县、洮南市、大安市、镇赉县)
雅安市(天全县、芦山县、汉源县、荥经县、宝兴县、石棉县、雨城区、名山区)
柳州市(柳北区、融安县、柳南区、鱼峰区、城中区、三江侗族自治县、柳城县、鹿寨县、融水苗族自治县、柳江区)
◎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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