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吕梁市(交口县、柳林县、方山县、临县、石楼县、离石区、岚县、孝义市、兴县、文水县、交城县、中阳县、汾阳市)
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抚顺市(东洲区、顺城区、抚顺县、望花区、新抚区、新宾满族自治县、清原满族自治县)
吴忠市(盐池县、利通区、红寺堡区、同心县、青铜峡市)
鹤壁市(淇滨区、山城区、淇县、浚县、鹤山区)
儋州市
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、临河区、磴口县、五原县、乌拉特前旗、乌拉特中旗、杭锦后旗)
延安市(吴起县、延长县、安塞区、子长市、甘泉县、黄龙县、志丹县、宜川县、黄陵县、延川县、富县、洛川县、宝塔区)
贵阳市(云岩区、白云区、花溪区、观山湖区、乌当区、清镇市、息烽县、修文县、开阳县、南明区)
晋城市(高平市、沁水县、陵川县、泽州县、城区、阳城县)
延边朝鲜族自治州(珲春市、和龙市、汪清县、敦化市、图们市、安图县、龙井市、延吉市)
池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)
东营市(垦利区、利津县、东营区、广饶县、河口区)
三明市(建宁县、宁化县、永安市、明溪县、三元区、泰宁县、大田县、尤溪县、清流县、将乐县、沙县区)
荆州市(江陵县、公安县、荆州区、洪湖市、沙市区、石首市、监利市、松滋市)
龙岩市(上杭县、漳平市、长汀县、连城县、永定区、新罗区、武平县)
岳阳市(岳阳楼区、湘阴县、华容县、平江县、汨罗市、云溪区、临湘市、岳阳县、君山区)
菏泽市(成武县、鄄城县、定陶区、牡丹区、东明县、郓城县、曹县、单县、巨野县)
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雅安市(宝兴县、荥经县、天全县、石棉县、汉源县、名山区、芦山县、雨城区)
梅州市(平远县、五华县、梅县区、大埔县、梅江区、丰顺县、蕉岭县、兴宁市)
自贡市(富顺县、大安区、沿滩区、荣县、自流井区、贡井区)
天水市(麦积区、清水县、甘谷县、张家川回族自治县、秦州区、秦安县、武山县)
哈尔滨市(五常市、方正县、通河县、尚志市、南岗区、延寿县、香坊区、呼兰区、道里区、平房区、木兰县、道外区、依兰县、松北区、阿城区、宾县、双城区、巴彦县)
承德市(丰宁满族自治县、平泉市、双滦区、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、双桥区、隆化县、兴隆县、承德县、滦平县)
香港特别行政区
凉山彝族自治州(美姑县、宁南县、布拖县、盐源县、西昌市、甘洛县、喜德县、越西县、会东县、木里藏族自治县、昭觉县、雷波县、金阳县、会理市、普格县、冕宁县、德昌县)
南阳市(方城县、宛城区、社旗县、淅川县、南召县、西峡县、邓州市、桐柏县、唐河县、新野县、镇平县、内乡县、卧龙区)
宜宾市(长宁县、屏山县、珙县、南溪区、高县、江安县、筠连县、兴文县、叙州区、翠屏区)
汕尾市(陆丰市、海丰县、陆河县、城区)
嘉兴市(秀洲区、海盐县、桐乡市、嘉善县、海宁市、南湖区、平湖市)
福州市(闽清县、福清市、闽侯县、马尾区、连江县、台江区、罗源县、晋安区、仓山区、平潭县、永泰县、鼓楼区、长乐区)
西藏自治区
湖州市(长兴县、德清县、吴兴区、安吉县、南浔区)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、瑞丽市、芒市、梁河县、陇川县)
保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)
铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)
泉州市(鲤城区、丰泽区、晋江市、泉港区、南安市、永春县、安溪县、惠安县、金门县、石狮市、洛江区、德化县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
沧州市(献县、新华区、海兴县、孟村回族自治县、南皮县、肃宁县、运河区、河间市、吴桥县、泊头市、沧县、任丘市、盐山县、东光县、青县、黄骅市)
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晋中市(和顺县、灵石县、太谷区、介休市、寿阳县、平遥县、榆次区、昔阳县、榆社县、祁县、左权县)
渭南市(临渭区、潼关县、白水县、华阴市、澄城县、富平县、大荔县、韩城市、华州区、蒲城县、合阳县)
朔州市(怀仁市、朔城区、右玉县、应县、山阴县、平鲁区)
宝鸡市(太白县、麟游县、岐山县、金台区、凤县、千阳县、渭滨区、陈仓区、凤翔区、扶风县、陇县、眉县)
营口市(站前区、鲅鱼圈区、老边区、大石桥市、西市区、盖州市)
大理白族自治州(永平县、鹤庆县、云龙县、漾濞彝族自治县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、祥云县、大理市、南涧彝族自治县、剑川县、宾川县、洱源县)
海南藏族自治州(贵南县、共和县、贵德县、兴海县、同德县)
忻州市(定襄县、五寨县、偏关县、繁峙县、河曲县、代县、宁武县、神池县、忻府区、保德县、五台县、静乐县、岢岚县、原平市)
信阳市(光山县、平桥区、新县、潢川县、息县、罗山县、浉河区、淮滨县、固始县、商城县)
衢州市(柯城区、开化县、常山县、龙游县、江山市、衢江区)
周口市(太康县、项城市、川汇区、扶沟县、淮阳区、郸城县、西华县、沈丘县、商水县、鹿邑县)
商丘市(睢阳区、宁陵县、永城市、睢县、柘城县、梁园区、虞城县、夏邑县、民权县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)
内江市(资中县、威远县、隆昌市、东兴区、市中区)
东莞市
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、利川市、巴东县、鹤峰县、来凤县、宣恩县、建始县、恩施市)
宜春市(万载县、上高县、宜丰县、奉新县、靖安县、高安市、樟树市、袁州区、丰城市、铜鼓县)
亳州市(涡阳县、利辛县、谯城区、蒙城县)
达州市(渠县、开江县、达川区、宣汉县、万源市、大竹县、通川区)
杭州市(上城区、建德市、淳安县、临平区、钱塘区、临安区、拱墅区、滨江区、富阳区、西湖区、萧山区、桐庐县、余杭区)
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河池市(环江毛南族自治县、宜州区、罗城仫佬族自治县、天峨县、都安瑶族自治县、金城江区、巴马瑶族自治县、凤山县、南丹县、东兰县、大化瑶族自治县)
兰州市(西固区、城关区、七里河区、永登县、榆中县、红古区、皋兰县、安宁区)
金华市(浦江县、磐安县、武义县、婺城区、东阳市、金东区、永康市、义乌市、兰溪市)
山南市(曲松县、扎囊县、琼结县、洛扎县、乃东区、隆子县、贡嘎县、措美县、桑日县、错那市、浪卡子县、加查县)
松原市(乾安县、长岭县、宁江区、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
益阳市(资阳区、赫山区、南县、安化县、沅江市、桃江县)
内蒙古自治区
郴州市(北湖区、安仁县、汝城县、临武县、桂阳县、永兴县、嘉禾县、宜章县、桂东县、资兴市、苏仙区)
◎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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