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武汉市(硚口区、江汉区、黄陂区、东西湖区、汉南区、武昌区、洪山区、江岸区、江夏区、蔡甸区、新洲区、青山区、汉阳区)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
银川市(灵武市、兴庆区、贺兰县、永宁县、西夏区、金凤区)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、大洼区、盘山县)
娄底市(涟源市、娄星区、双峰县、冷水江市、新化县)
天津市(河西区、津南区、武清区、西青区、河北区、和平区、静海区、南开区、红桥区、宝坻区、蓟州区、东丽区、河东区、宁河区、滨海新区、北辰区)
绍兴市(诸暨市、上虞区、新昌县、越城区、嵊州市、柯桥区)
镇江市(润州区、京口区、丹阳市、句容市、扬中市、丹徒区)
漯河市(郾城区、临颍县、舞阳县、召陵区、源汇区)
武威市(古浪县、民勤县、天祝藏族自治县、凉州区)
泰州市(姜堰区、兴化市、靖江市、海陵区、泰兴市、高港区)
扬州市(仪征市、江都区、高邮市、邗江区、宝应县、广陵区)
肇庆市(四会市、封开县、鼎湖区、德庆县、怀集县、高要区、端州区、广宁县)
金华市(武义县、磐安县、婺城区、浦江县、义乌市、金东区、永康市、东阳市、兰溪市)
南通市(海安市、启东市、崇川区、如皋市、如东县、通州区、海门区)
宁德市(周宁县、霞浦县、福鼎市、福安市、柘荣县、蕉城区、寿宁县、屏南县、古田县)
丽水市(松阳县、缙云县、庆元县、龙泉市、云和县、遂昌县、莲都区、青田县、景宁畲族自治县)
铜陵市(枞阳县、义安区、郊区、铜官区)
无锡市(江阴市、锡山区、宜兴市、滨湖区、新吴区、惠山区、梁溪区)
吴忠市(利通区、盐池县、红寺堡区、青铜峡市、同心县)
庆阳市(庆城县、华池县、合水县、镇原县、正宁县、宁县、西峰区、环县)
沈阳市(铁西区、于洪区、法库县、大东区、沈河区、康平县、沈北新区、辽中区、新民市、苏家屯区、和平区、皇姑区、浑南区)
兴安盟(突泉县、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市)
周口市(川汇区、项城市、沈丘县、商水县、鹿邑县、西华县、郸城县、太康县、扶沟县、淮阳区)
锦州市(义县、黑山县、凌海市、太和区、凌河区、北镇市、古塔区)
锡林郭勒盟(镶黄旗、二连浩特市、锡林浩特市、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、多伦县、正镶白旗、正蓝旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗)
西安市(阎良区、未央区、长安区、周至县、高陵区、灞桥区、临潼区、鄠邑区、碑林区、雁塔区、蓝田县、新城区、莲湖区)
合肥市(包河区、蜀山区、肥西县、巢湖市、肥东县、瑶海区、庐阳区、长丰县、庐江县)
茂名市(电白区、化州市、高州市、茂南区、信宜市)
淮南市(大通区、八公山区、田家庵区、凤台县、寿县、谢家集区、潘集区)
塔城地区(乌苏市、托里县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、塔城市、沙湾市)
上海市(徐汇区、青浦区、松江区、普陀区、长宁区、崇明区、浦东新区、黄浦区、嘉定区、杨浦区、金山区、闵行区、虹口区、静安区、宝山区、奉贤区)
宜宾市(长宁县、兴文县、高县、南溪区、屏山县、筠连县、江安县、珙县、叙州区、翠屏区)
邯郸市(广平县、馆陶县、鸡泽县、邯山区、曲周县、磁县、复兴区、武安市、临漳县、丛台区、涉县、成安县、肥乡区、大名县、魏县、峰峰矿区、邱县、永年区)
台州市(黄岩区、温岭市、路桥区、仙居县、玉环市、三门县、天台县、椒江区、临海市)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、朝阳县、建平县、双塔区、北票市、凌源市)
湖州市(吴兴区、德清县、安吉县、长兴县、南浔区)
南宁市(兴宁区、上林县、邕宁区、马山县、良庆区、青秀区、隆安县、横州市、宾阳县、西乡塘区、江南区、武鸣区)
赤峰市(红山区、敖汉旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、元宝山区、喀喇沁旗、松山区、巴林左旗、克什克腾旗、林西县、巴林右旗、宁城县)
东莞市
朔州市(右玉县、怀仁市、应县、山阴县、朔城区、平鲁区)
阜阳市(太和县、颍泉区、颍州区、颍东区、界首市、临泉县、颍上县、阜南县)
三门峡市(陕州区、湖滨区、卢氏县、渑池县、灵宝市、义马市)
阜新市(海州区、太平区、新邱区、清河门区、细河区、彰武县、阜新蒙古族自治县)
平顶山市(汝州市、石龙区、叶县、舞钢市、宝丰县、湛河区、新华区、卫东区、鲁山县、郏县)
石河子市(北屯市、可克达拉市、胡杨河市、图木舒克市、双河市、铁门关市、白杨市、昆玉市、五家渠市、阿拉尔市、新星市)
佛山市(顺德区、南海区、禅城区、高明区、三水区)
泸州市(叙永县、龙马潭区、古蔺县、泸县、江阳区、纳溪区、合江县)
阿勒泰地区(哈巴河县、吉木乃县、青河县、福海县、布尔津县、富蕴县、阿勒泰市)
宝鸡市(扶风县、千阳县、岐山县、眉县、凤县、凤翔区、渭滨区、太白县、金台区、陈仓区、麟游县、陇县)
昭通市(水富市、永善县、大关县、盐津县、绥江县、巧家县、昭阳区、鲁甸县、彝良县、镇雄县、威信县)
佳木斯市(向阳区、郊区、富锦市、同江市、抚远市、桦南县、东风区、汤原县、前进区、桦川县)
防城港市(上思县、防城区、东兴市、港口区)
眉山市(洪雅县、仁寿县、东坡区、彭山区、丹棱县、青神县)
陇南市(武都区、成县、文县、礼县、康县、宕昌县、徽县、西和县、两当县)
绥化市(肇东市、青冈县、绥棱县、明水县、庆安县、兰西县、海伦市、望奎县、北林区、安达市)
双鸭山市(四方台区、友谊县、岭东区、宝山区、尖山区、饶河县、集贤县、宝清县)
吉林市(蛟河市、昌邑区、永吉县、舒兰市、丰满区、船营区、桦甸市、磐石市、龙潭区)
沧州市(肃宁县、运河区、东光县、任丘市、南皮县、泊头市、海兴县、新华区、黄骅市、沧县、盐山县、河间市、献县、孟村回族自治县、吴桥县、青县)
莆田市(仙游县、秀屿区、涵江区、荔城区、城厢区)
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喀什地区(疏勒县、疏附县、叶城县、莎车县、麦盖提县、岳普湖县、喀什市、巴楚县、伽师县、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县)
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常州市(天宁区、金坛区、武进区、溧阳市、新北区、钟楼区)
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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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