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济源市
北京市(延庆区、大兴区、西城区、朝阳区、门头沟区、平谷区、丰台区、顺义区、石景山区、昌平区、东城区、怀柔区、通州区、海淀区、房山区、密云区)
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枣庄市(薛城区、山亭区、市中区、峄城区、台儿庄区、滕州市)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、陇川县、梁河县、瑞丽市、芒市)
宝鸡市(麟游县、千阳县、扶风县、凤县、凤翔区、太白县、眉县、陈仓区、渭滨区、岐山县、金台区、陇县)
曲靖市(师宗县、陆良县、罗平县、沾益区、富源县、麒麟区、马龙区、会泽县、宣威市)
娄底市(双峰县、涟源市、冷水江市、新化县、娄星区)
梅州市(丰顺县、梅县区、平远县、梅江区、五华县、兴宁市、大埔县、蕉岭县)
张掖市(肃南裕固族自治县、山丹县、民乐县、甘州区、临泽县、高台县)
铜仁市(思南县、万山区、德江县、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、江口县、石阡县、印江土家族苗族自治县、碧江区)
潍坊市(临朐县、高密市、青州市、安丘市、潍城区、奎文区、诸城市、昌邑市、坊子区、寿光市、昌乐县、寒亭区)
锦州市(凌河区、太和区、北镇市、义县、古塔区、黑山县、凌海市)
聊城市(莘县、茌平区、高唐县、东昌府区、阳谷县、临清市、冠县、东阿县)
商丘市(夏邑县、梁园区、宁陵县、睢阳区、永城市、睢县、民权县、柘城县、虞城县)
榆林市(绥德县、榆阳区、吴堡县、米脂县、佳县、神木市、子洲县、靖边县、定边县、府谷县、横山区、清涧县)
南昌市(安义县、进贤县、青山湖区、南昌县、东湖区、青云谱区、西湖区、新建区、红谷滩区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
日喀则市(南木林县、白朗县、吉隆县、谢通门县、仲巴县、康马县、拉孜县、定结县、桑珠孜区、聂拉木县、昂仁县、亚东县、萨嘎县、江孜县、定日县、岗巴县、仁布县、萨迦县)
淄博市(桓台县、张店区、博山区、淄川区、临淄区、沂源县、周村区、高青县)
石河子市(白杨市、五家渠市、胡杨河市、新星市、铁门关市、北屯市、昆玉市、阿拉尔市、双河市、可克达拉市、图木舒克市)
阿里地区(札达县、革吉县、普兰县、改则县、措勤县、噶尔县、日土县)
辽阳市(文圣区、白塔区、太子河区、弓长岭区、辽阳县、宏伟区、灯塔市)
定西市(岷县、渭源县、安定区、通渭县、漳县、陇西县、临洮县)
凉山彝族自治州(会理市、布拖县、木里藏族自治县、昭觉县、冕宁县、会东县、德昌县、宁南县、甘洛县、喜德县、盐源县、普格县、西昌市、美姑县、越西县、金阳县、雷波县)
邯郸市(邯山区、广平县、复兴区、成安县、永年区、磁县、涉县、临漳县、丛台区、大名县、峰峰矿区、邱县、馆陶县、肥乡区、曲周县、魏县、武安市、鸡泽县)
巴中市(平昌县、南江县、恩阳区、巴州区、通江县)
长治市(襄垣县、潞州区、沁县、上党区、武乡县、沁源县、黎城县、壶关县、平顺县、潞城区、长子县、屯留区)
拉萨市(曲水县、堆龙德庆区、达孜区、当雄县、城关区、墨竹工卡县、林周县、尼木县)
昭通市(绥江县、盐津县、巧家县、镇雄县、鲁甸县、昭阳区、水富市、大关县、永善县、彝良县、威信县)
防城港市(港口区、东兴市、防城区、上思县)
通化市(通化县、柳河县、东昌区、梅河口市、辉南县、二道江区、集安市)
唐山市(古冶区、丰南区、曹妃甸区、乐亭县、玉田县、丰润区、滦南县、遵化市、迁安市、开平区、路南区、滦州市、迁西县、路北区)
毕节市(赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、黔西市、纳雍县、金沙县、大方县、七星关区)
黔南布依族苗族自治州(龙里县、独山县、三都水族自治县、荔波县、贵定县、瓮安县、平塘县、长顺县、惠水县、都匀市、罗甸县、福泉市)
合肥市(巢湖市、肥东县、肥西县、庐阳区、瑶海区、包河区、蜀山区、庐江县、长丰县)
贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、八步区、钟山县、平桂区)
酒泉市(肃州区、玉门市、肃北蒙古族自治县、瓜州县、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市)
汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)
云浮市(新兴县、云安区、云城区、罗定市、郁南县)
汉中市(略阳县、佛坪县、留坝县、勉县、南郑区、宁强县、西乡县、洋县、镇巴县、汉台区、城固县)
三明市(明溪县、大田县、永安市、将乐县、尤溪县、宁化县、泰宁县、建宁县、三元区、清流县、沙县区)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、西秀区、平坝区)
内蒙古自治区
菏泽市(巨野县、牡丹区、郓城县、成武县、曹县、单县、定陶区、鄄城县、东明县)
长春市(榆树市、德惠市、绿园区、公主岭市、朝阳区、农安县、宽城区、双阳区、南关区、九台区、二道区)
临沧市(镇康县、云县、沧源佤族自治县、临翔区、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
无锡市(惠山区、宜兴市、滨湖区、锡山区、江阴市、梁溪区、新吴区)
安阳市(文峰区、林州市、北关区、龙安区、安阳县、汤阴县、滑县、内黄县、殷都区)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、汇川区、红花岗区、仁怀市、湄潭县、桐梓县、凤冈县、绥阳县、播州区、余庆县、习水县、正安县、务川仡佬族苗族自治县、赤水市)
承德市(丰宁满族自治县、宽城满族自治县、双桥区、兴隆县、滦平县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、平泉市、承德县、隆化县、双滦区)
广元市(剑阁县、朝天区、旺苍县、青川县、昭化区、利州区、苍溪县)
平顶山市(卫东区、汝州市、宝丰县、郏县、石龙区、舞钢市、鲁山县、湛河区、叶县、新华区)
岳阳市(岳阳楼区、临湘市、君山区、岳阳县、云溪区、华容县、平江县、汨罗市、湘阴县)
烟台市(蓬莱区、莱山区、龙口市、海阳市、招远市、栖霞市、福山区、牟平区、芝罘区、莱州市、莱阳市)
漳州市(长泰区、东山县、华安县、漳浦县、龙海区、诏安县、云霄县、南靖县、平和县、芗城区、龙文区)
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萍乡市(莲花县、湘东区、芦溪县、安源区、上栗县)
绥化市(北林区、兰西县、绥棱县、海伦市、青冈县、明水县、肇东市、安达市、庆安县、望奎县)
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滁州市(南谯区、全椒县、明光市、天长市、定远县、来安县、琅琊区、凤阳县)
开封市(龙亭区、兰考县、鼓楼区、禹王台区、尉氏县、顺河回族区、祥符区、杞县、通许县)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
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济南市(市中区、长清区、章丘区、平阴县、天桥区、槐荫区、钢城区、济阳区、历城区、历下区、商河县、莱芜区)
天津市(静海区、红桥区、和平区、西青区、武清区、河东区、滨海新区、宝坻区、河北区、南开区、津南区、蓟州区、河西区、东丽区、宁河区、北辰区)
鞍山市(海城市、铁西区、铁东区、台安县、千山区、岫岩满族自治县、立山区)
临夏回族自治州(康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、东乡族自治县、临夏县、广河县、和政县、临夏市)
◎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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