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武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)
枣庄市(峄城区、台儿庄区、山亭区、薛城区、市中区、滕州市)
营口市(西市区、站前区、大石桥市、鲅鱼圈区、老边区、盖州市)
梧州市(藤县、长洲区、岑溪市、万秀区、龙圩区、苍梧县、蒙山县) 荆州市(石首市、江陵县、荆州区、松滋市、沙市区、公安县、监利市、洪湖市)
沈阳市(浑南区、法库县、大东区、铁西区、和平区、皇姑区、辽中区、苏家屯区、新民市、于洪区、康平县、沈河区、沈北新区)
深圳市(盐田区、龙岗区、福田区、宝安区、龙华区、南山区、坪山区、罗湖区、光明区)
铜仁市(松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、思南县、德江县、沿河土家族自治县、江口县、印江土家族苗族自治县、万山区、碧江区、石阡县)内江市(市中区、东兴区、隆昌市、威远县、资中县)
白城市(大安市、洮北区、镇赉县、洮南市、通榆县) 承德市(滦平县、承德县、双滦区、鹰手营子矿区、兴隆县、平泉市、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、隆化县)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
河源市(源城区、紫金县、和平县、东源县、龙川县、连平县)
广安市(岳池县、广安区、前锋区、邻水县、武胜县、华蓥市)
海南藏族自治州(同德县、共和县、贵南县、兴海县、贵德县)
文山壮族苗族自治州(马关县、西畴县、文山市、广南县、丘北县、砚山县、富宁县、麻栗坡县)
阳江市(阳东区、阳春市、阳西县、江城区)
包头市(东河区、昆都仑区、石拐区、土默特右旗、青山区、九原区、固阳县、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗)
南京市(栖霞区、六合区、高淳区、秦淮区、雨花台区、溧水区、玄武区、建邺区、江宁区、浦口区、鼓楼区)
长治市(武乡县、襄垣县、沁源县、沁县、长子县、平顺县、屯留区、黎城县、潞城区、壶关县、潞州区、上党区)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、镇远县、榕江县、丹寨县、从江县、天柱县、黎平县、凯里市、黄平县、施秉县、剑河县、锦屏县、三穗县、雷山县、台江县、岑巩县)
辽源市(东辽县、西安区、东丰县、龙山区)
湛江市(廉江市、霞山区、徐闻县、吴川市、遂溪县、赤坎区、雷州市、麻章区、坡头区)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、和静县、若羌县、尉犁县、博湖县、和硕县、焉耆回族自治县、轮台县、且末县)
常德市(石门县、鼎城区、武陵区、津市市、桃源县、汉寿县、澧县、安乡县、临澧县)
天津市(和平区、北辰区、滨海新区、西青区、蓟州区、东丽区、河东区、宁河区、津南区、河西区、河北区、红桥区、静海区、南开区、宝坻区、武清区)
喀什地区(英吉沙县、伽师县、叶城县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县、泽普县、喀什市、莎车县、岳普湖县、巴楚县、疏勒县)
泸州市(龙马潭区、纳溪区、叙永县、江阳区、合江县、古蔺县、泸县)
哈尔滨市(尚志市、巴彦县、双城区、道外区、呼兰区、南岗区、平房区、道里区、通河县、依兰县、方正县、五常市、香坊区、松北区、宾县、木兰县、延寿县、阿城区)
甘南藏族自治州(舟曲县、玛曲县、临潭县、迭部县、碌曲县、卓尼县、夏河县、合作市)
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普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县)
西宁市(大通回族土族自治县、城东区、城北区、湟源县、湟中区、城西区、城中区)
果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、玛多县、班玛县、甘德县、达日县)
那曲市(比如县、巴青县、色尼区、嘉黎县、索县、班戈县、安多县、尼玛县、双湖县、申扎县、聂荣县) 赤峰市(巴林右旗、克什克腾旗、巴林左旗、元宝山区、林西县、敖汉旗、松山区、喀喇沁旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、宁城县)
双鸭山市(饶河县、友谊县、尖山区、四方台区、岭东区、集贤县、宝山区、宝清县)
驻马店市(平舆县、汝南县、新蔡县、西平县、泌阳县、上蔡县、正阳县、确山县、驿城区、遂平县)
石河子市(五家渠市、新星市、铁门关市、双河市、昆玉市、白杨市、可克达拉市、胡杨河市、图木舒克市、北屯市、阿拉尔市)衢州市(柯城区、龙游县、江山市、常山县、衢江区、开化县)
伊春市(大箐山县、嘉荫县、伊美区、友好区、乌翠区、汤旺县、丰林县、金林区、铁力市、南岔县) 淮安市(涟水县、金湖县、清江浦区、淮安区、盱眙县、淮阴区、洪泽区)
南平市(浦城县、顺昌县、建瓯市、光泽县、建阳区、武夷山市、松溪县、延平区、政和县、邵武市)
烟台市(海阳市、莱州市、福山区、蓬莱区、牟平区、莱阳市、龙口市、芝罘区、莱山区、招远市、栖霞市)
常州市(溧阳市、金坛区、武进区、天宁区、新北区、钟楼区)益阳市(沅江市、南县、资阳区、赫山区、安化县、桃江县)
保定市(满城区、雄县、博野县、清苑区、望都县、定兴县、容城县、安新县、阜平县、易县、定州市、涞水县、高碑店市、唐县、竞秀区、莲池区、高阳县、安国市、涞源县、涿州市、徐水区、曲阳县、顺平县、蠡县)
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安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、平坝区)
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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？
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。
“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。
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”。