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文山壮族苗族自治州(富宁县、砚山县、麻栗坡县、西畴县、丘北县、广南县、文山市、马关县)
鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)
宜宾市(叙州区、屏山县、兴文县、江安县、翠屏区、高县、筠连县、南溪区、珙县、长宁县)
商洛市(丹凤县、柞水县、商州区、山阳县、镇安县、商南县、洛南县)
三沙市(南沙区、西沙区)
惠州市(惠东县、惠阳区、龙门县、博罗县、惠城区)
日喀则市(仲巴县、萨迦县、白朗县、拉孜县、桑珠孜区、岗巴县、康马县、仁布县、谢通门县、亚东县、萨嘎县、南木林县、昂仁县、定日县、吉隆县、定结县、江孜县、聂拉木县)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、格尔木市、乌兰县、天峻县、茫崖市、德令哈市)
兰州市(七里河区、安宁区、西固区、榆中县、皋兰县、永登县、红古区、城关区)
连云港市(东海县、连云区、海州区、灌云县、灌南县、赣榆区)
银川市(灵武市、兴庆区、永宁县、西夏区、贺兰县、金凤区)
周口市(川汇区、项城市、鹿邑县、郸城县、太康县、扶沟县、西华县、沈丘县、淮阳区、商水县)
石家庄市(赞皇县、鹿泉区、灵寿县、辛集市、栾城区、正定县、裕华区、无极县、井陉县、藁城区、平山县、新乐市、新华区、元氏县、高邑县、赵县、井陉矿区、行唐县、晋州市、长安区、桥西区、深泽县)
哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)
宣城市(宁国市、广德市、郎溪县、旌德县、绩溪县、宣州区、泾县)
湖州市(安吉县、长兴县、德清县、吴兴区、南浔区)
上饶市(弋阳县、铅山县、横峰县、鄱阳县、婺源县、德兴市、玉山县、信州区、广丰区、广信区、万年县、余干县)
昭通市(威信县、盐津县、绥江县、永善县、彝良县、水富市、巧家县、鲁甸县、昭阳区、镇雄县、大关县)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
巴中市(平昌县、恩阳区、南江县、巴州区、通江县)
巴彦淖尔市(乌拉特前旗、五原县、磴口县、乌拉特后旗、临河区、乌拉特中旗、杭锦后旗)
荆州市(荆州区、江陵县、石首市、沙市区、公安县、监利市、松滋市、洪湖市)
济南市(章丘区、钢城区、历下区、槐荫区、商河县、平阴县、市中区、长清区、天桥区、莱芜区、济阳区、历城区)
中山市
台州市(三门县、路桥区、仙居县、黄岩区、天台县、椒江区、临海市、温岭市、玉环市)
漳州市(东山县、漳浦县、华安县、芗城区、诏安县、长泰区、平和县、南靖县、龙海区、云霄县、龙文区)
三门峡市(卢氏县、陕州区、湖滨区、义马市、灵宝市、渑池县)
喀什地区(伽师县、疏附县、莎车县、疏勒县、岳普湖县、喀什市、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、巴楚县、泽普县、麦盖提县)
唐山市(路北区、迁安市、遵化市、滦南县、丰润区、滦州市、乐亭县、丰南区、玉田县、曹妃甸区、迁西县、路南区、开平区、古冶区)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
保山市(隆阳区、昌宁县、腾冲市、龙陵县、施甸县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、乌恰县、阿克陶县)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、托里县、裕民县、塔城市、沙湾市、额敏县)
淮安市(涟水县、金湖县、盱眙县、淮安区、洪泽区、淮阴区、清江浦区)
本溪市(桓仁满族自治县、明山区、本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、平山区)
荆门市(东宝区、京山市、掇刀区、钟祥市、沙洋县)
株洲市(石峰区、攸县、醴陵市、荷塘区、天元区、渌口区、炎陵县、芦淞区、茶陵县)
松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县、长岭县)
韶关市(曲江区、新丰县、浈江区、翁源县、乳源瑶族自治县、南雄市、乐昌市、始兴县、武江区、仁化县)
昌都市(洛隆县、芒康县、左贡县、贡觉县、察雅县、江达县、边坝县、丁青县、卡若区、类乌齐县、八宿县)
宿迁市(泗洪县、宿豫区、泗阳县、宿城区、沭阳县)
滁州市(全椒县、南谯区、明光市、凤阳县、来安县、定远县、天长市、琅琊区)
铁岭市(昌图县、清河区、铁岭县、银州区、西丰县、开原市、调兵山市)
鹤岗市(绥滨县、向阳区、兴山区、工农区、东山区、兴安区、南山区、萝北县)
盐城市(阜宁县、射阳县、滨海县、东台市、亭湖区、盐都区、大丰区、建湖县、响水县)
七台河市(新兴区、桃山区、茄子河区、勃利县)
邯郸市(永年区、涉县、丛台区、邯山区、曲周县、馆陶县、魏县、肥乡区、临漳县、大名县、磁县、广平县、邱县、复兴区、成安县、峰峰矿区、鸡泽县、武安市)
抚顺市(抚顺县、清原满族自治县、望花区、东洲区、新宾满族自治县、顺城区、新抚区)
红河哈尼族彝族自治州(红河县、建水县、泸西县、蒙自市、个旧市、弥勒市、开远市、石屏县、屏边苗族自治县、元阳县、河口瑶族自治县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县)
贵港市(覃塘区、平南县、桂平市、港南区、港北区)
平凉市(华亭市、庄浪县、泾川县、崇信县、静宁县、灵台县、崆峒区)
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达州市(万源市、渠县、达川区、通川区、大竹县、宣汉县、开江县)
十堰市(竹溪县、郧西县、丹江口市、郧阳区、张湾区、房县、竹山县、茅箭区)
白银市(景泰县、会宁县、平川区、白银区、靖远县)
崇左市(天等县、江州区、凭祥市、大新县、扶绥县、宁明县、龙州县)
东莞市
内江市(隆昌市、资中县、市中区、东兴区、威远县)
郑州市(金水区、新密市、巩义市、中原区、二七区、管城回族区、登封市、惠济区、新郑市、上街区、中牟县、荥阳市)
◎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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