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台州市(临海市、路桥区、椒江区、温岭市、玉环市、黄岩区、三门县、仙居县、天台县)
三沙市(南沙区、西沙区)
梧州市(龙圩区、岑溪市、苍梧县、蒙山县、藤县、长洲区、万秀区)
达州市(大竹县、通川区、开江县、渠县、宣汉县、达川区、万源市)
白山市(抚松县、靖宇县、江源区、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、天峻县、德令哈市、都兰县、格尔木市、茫崖市)
哈尔滨市(平房区、延寿县、道里区、松北区、巴彦县、通河县、呼兰区、香坊区、尚志市、宾县、木兰县、五常市、阿城区、方正县、双城区、依兰县、道外区、南岗区)
秦皇岛市(青龙满族自治县、北戴河区、抚宁区、山海关区、昌黎县、海港区、卢龙县)
陇南市(礼县、徽县、宕昌县、康县、西和县、成县、武都区、两当县、文县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
辽源市(西安区、龙山区、东辽县、东丰县)
揭阳市(揭东区、揭西县、惠来县、榕城区、普宁市)
泰安市(宁阳县、泰山区、岱岳区、新泰市、肥城市、东平县)
蚌埠市(固镇县、怀远县、龙子湖区、淮上区、蚌山区、禹会区、五河县)
金华市(永康市、金东区、磐安县、武义县、婺城区、义乌市、兰溪市、浦江县、东阳市)
盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)
甘南藏族自治州(夏河县、迭部县、卓尼县、舟曲县、碌曲县、合作市、玛曲县、临潭县)
扬州市(高邮市、邗江区、宝应县、仪征市、江都区、广陵区)
南充市(嘉陵区、蓬安县、营山县、西充县、南部县、阆中市、顺庆区、仪陇县、高坪区)
东莞市
曲靖市(罗平县、师宗县、会泽县、富源县、宣威市、陆良县、沾益区、马龙区、麒麟区)
那曲市(聂荣县、安多县、比如县、班戈县、嘉黎县、申扎县、尼玛县、双湖县、索县、巴青县、色尼区)
鄂尔多斯市(杭锦旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、乌审旗、准格尔旗、康巴什区、东胜区、伊金霍洛旗、达拉特旗)
广州市(白云区、黄埔区、增城区、从化区、越秀区、天河区、花都区、荔湾区、海珠区、番禺区、南沙区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)
莆田市(荔城区、涵江区、城厢区、仙游县、秀屿区)
中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)
七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)
丹东市(宽甸满族自治县、振兴区、东港市、凤城市、元宝区、振安区)
吉安市(万安县、吉州区、泰和县、吉安县、吉水县、遂川县、新干县、永丰县、峡江县、井冈山市、永新县、安福县、青原区)
惠州市(惠东县、龙门县、惠城区、惠阳区、博罗县)
汉中市(西乡县、汉台区、勉县、宁强县、略阳县、南郑区、佛坪县、洋县、留坝县、镇巴县、城固县)
廊坊市(永清县、广阳区、安次区、香河县、大厂回族自治县、大城县、霸州市、固安县、三河市、文安县)
日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)
阜新市(清河门区、彰武县、细河区、太平区、新邱区、海州区、阜新蒙古族自治县)
南平市(浦城县、顺昌县、建瓯市、政和县、光泽县、邵武市、延平区、松溪县、建阳区、武夷山市)
朝阳市(北票市、龙城区、朝阳县、凌源市、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区)
嘉兴市(南湖区、海宁市、桐乡市、秀洲区、平湖市、嘉善县、海盐县)
潍坊市(奎文区、昌邑市、临朐县、寒亭区、高密市、坊子区、潍城区、寿光市、昌乐县、青州市、安丘市、诸城市)
齐齐哈尔市(泰来县、依安县、富裕县、昂昂溪区、建华区、拜泉县、克山县、碾子山区、铁锋区、讷河市、富拉尔基区、克东县、龙江县、龙沙区、甘南县、梅里斯达斡尔族区)
和田地区(和田市、和田县、策勒县、洛浦县、于田县、墨玉县、皮山县、民丰县)
徐州市(沛县、睢宁县、新沂市、云龙区、贾汪区、鼓楼区、丰县、泉山区、邳州市、铜山区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、刚察县、祁连县)
佛山市(南海区、禅城区、高明区、顺德区、三水区)
开封市(祥符区、鼓楼区、龙亭区、兰考县、尉氏县、通许县、顺河回族区、杞县、禹王台区)
商丘市(夏邑县、梁园区、柘城县、虞城县、睢县、宁陵县、睢阳区、民权县、永城市)
铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)
呼和浩特市(土默特左旗、和林格尔县、托克托县、玉泉区、回民区、清水河县、新城区、赛罕区、武川县)
漯河市(舞阳县、召陵区、临颍县、郾城区、源汇区)
阳泉市(郊区、城区、平定县、盂县、矿区)
泰州市(兴化市、海陵区、靖江市、姜堰区、高港区、泰兴市)
抚州市(乐安县、黎川县、南丰县、临川区、南城县、崇仁县、资溪县、广昌县、宜黄县、东乡区、金溪县)
承德市(丰宁满族自治县、双桥区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、平泉市、双滦区、滦平县、承德县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、隆化县)
黑河市(孙吴县、五大连池市、嫩江市、爱辉区、北安市、逊克县)
乌兰察布市(兴和县、察哈尔右翼中旗、商都县、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼后旗、四子王旗、卓资县、集宁区、凉城县、化德县、丰镇市)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县、乾安县、扶余市)
玉林市(博白县、福绵区、北流市、容县、玉州区、陆川县、兴业县)
菏泽市(东明县、牡丹区、单县、定陶区、巨野县、鄄城县、郓城县、曹县、成武县)
柳州市(柳南区、鱼峰区、柳城县、鹿寨县、柳北区、融安县、融水苗族自治县、柳江区、三江侗族自治县、城中区)
青岛市(黄岛区、城阳区、胶州市、李沧区、即墨区、莱西市、市北区、平度市、崂山区、市南区)
大连市(普兰店区、旅顺口区、中山区、瓦房店市、西岗区、甘井子区、金州区、庄河市、沙河口区、长海县)
焦作市(中站区、沁阳市、武陟县、马村区、解放区、山阳区、孟州市、温县、博爱县、修武县)
安康市(白河县、旬阳市、石泉县、镇坪县、岚皋县、宁陕县、汉阴县、平利县、汉滨区、紫阳县)
大理白族自治州(剑川县、永平县、祥云县、鹤庆县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、宾川县、弥渡县、漾濞彝族自治县、云龙县、大理市、洱源县)
香港特别行政区
杭州市(临安区、拱墅区、建德市、萧山区、西湖区、钱塘区、上城区、余杭区、滨江区、富阳区、临平区、桐庐县、淳安县)
天津市(红桥区、东丽区、河北区、武清区、河西区、河东区、西青区、宝坻区、蓟州区、津南区、滨海新区、宁河区、静海区、和平区、北辰区、南开区)
阜阳市(颍州区、界首市、颍东区、临泉县、颍泉区、太和县、阜南县、颍上县)
安阳市(龙安区、林州市、北关区、安阳县、汤阴县、文峰区、内黄县、殷都区、滑县)
朔州市(山阴县、平鲁区、右玉县、朔城区、应县、怀仁市)
临汾市(乡宁县、大宁县、安泽县、隰县、侯马市、浮山县、霍州市、翼城县、蒲县、古县、尧都区、襄汾县、永和县、曲沃县、洪洞县、吉县、汾西县)
重庆市(永川区、江津区、长寿区、涪陵区、江北区、大渡口区、酉阳土家族苗族自治县、沙坪坝区、铜梁区、奉节县、彭水苗族土家族自治县、合川区、巫山县、璧山区、梁平区、城口县、丰都县、南岸区、云阳县、潼南区、垫江县、巴南区、万州区、石柱土家族自治县、黔江区、渝北区、秀山土家族苗族自治县、綦江区、南川区、大足区、巫溪县、九龙坡区、北碚区、渝中区、荣昌区、武隆区、开州区、忠县)
唐山市(遵化市、路北区、曹妃甸区、开平区、滦州市、迁西县、古冶区、迁安市、玉田县、乐亭县、滦南县、丰润区、路南区、丰南区)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、普安县、兴义市、贞丰县、望谟县、兴仁市、晴隆县、册亨县)
通辽市(扎鲁特旗、科尔沁区、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、库伦旗、奈曼旗)
海南藏族自治州(共和县、贵德县、兴海县、贵南县、同德县)
桂林市(雁山区、全州县、象山区、七星区、荔浦市、灌阳县、永福县、叠彩区、龙胜各族自治县、灵川县、恭城瑶族自治县、兴安县、秀峰区、临桂区、资源县、阳朔县、平乐县)
南通市(崇川区、海门区、海安市、启东市、如皋市、如东县、通州区)
赣州市(寻乌县、瑞金市、信丰县、安远县、兴国县、会昌县、章贡区、上犹县、南康区、赣县区、龙南市、定南县、全南县、石城县、于都县、大余县、宁都县、崇义县)
邢台市(新河县、信都区、平乡县、襄都区、南和区、任泽区、巨鹿县、临西县、柏乡县、宁晋县、清河县、临城县、内丘县、隆尧县、南宫市、沙河市、威县、广宗县)
宁夏回族自治区
合肥市(肥西县、包河区、巢湖市、肥东县、庐江县、庐阳区、蜀山区、长丰县、瑶海区)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、广河县、康乐县、和政县、东乡族自治县、临夏县、永靖县)
双鸭山市(宝清县、友谊县、饶河县、集贤县、宝山区、尖山区、岭东区、四方台区)
包头市(昆都仑区、白云鄂博矿区、固阳县、土默特右旗、九原区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、东河区、青山区)
葫芦岛市(连山区、龙港区、建昌县、南票区、兴城市、绥中县)
丽水市(松阳县、龙泉市、景宁畲族自治县、云和县、遂昌县、青田县、庆元县、缙云县、莲都区)
赤峰市(翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、红山区、林西县、喀喇沁旗、巴林左旗、元宝山区、克什克腾旗、松山区、敖汉旗、宁城县)
石家庄市(长安区、新华区、深泽县、行唐县、新乐市、裕华区、井陉矿区、元氏县、晋州市、赵县、赞皇县、正定县、灵寿县、井陉县、鹿泉区、辛集市、平山县、桥西区、高邑县、栾城区、藁城区、无极县)
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成都市(新都区、青白江区、郫都区、温江区、金堂县、彭州市、锦江区、龙泉驿区、蒲江县、双流区、青羊区、成华区、新津区、武侯区、都江堰市、邛崃市、大邑县、简阳市、金牛区、崇州市)
武汉市(硚口区、蔡甸区、武昌区、汉阳区、新洲区、汉南区、江夏区、洪山区、黄陂区、江汉区、江岸区、青山区、东西湖区)
烟台市(蓬莱区、芝罘区、龙口市、招远市、海阳市、莱阳市、莱州市、莱山区、福山区、栖霞市、牟平区)
平顶山市(叶县、卫东区、湛河区、汝州市、石龙区、郏县、新华区、舞钢市、宝丰县、鲁山县)
宿迁市(泗阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区、沭阳县)
威海市(环翠区、文登区、乳山市、荣成市)
北京市(朝阳区、门头沟区、怀柔区、西城区、通州区、东城区、密云区、海淀区、昌平区、顺义区、平谷区、丰台区、大兴区、石景山区、房山区、延庆区)
宜昌市(点军区、五峰土家族自治县、猇亭区、枝江市、秭归县、兴山县、长阳土家族自治县、远安县、当阳市、伍家岗区、西陵区、宜都市、夷陵区)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃州区、金塔县、瓜州县、肃北蒙古族自治县、玉门市)
◎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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