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营口市(西市区、大石桥市、老边区、盖州市、鲅鱼圈区、站前区)
许昌市(长葛市、魏都区、襄城县、鄢陵县、禹州市、建安区)
松原市(扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、长岭县)
烟台市(龙口市、莱阳市、栖霞市、蓬莱区、福山区、莱山区、芝罘区、莱州市、海阳市、招远市、牟平区)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
宿州市(泗县、灵璧县、萧县、砀山县、埇桥区)
无锡市(滨湖区、宜兴市、梁溪区、新吴区、锡山区、惠山区、江阴市)
辽阳市(弓长岭区、太子河区、宏伟区、文圣区、辽阳县、灯塔市、白塔区)
南昌市(东湖区、青山湖区、青云谱区、西湖区、红谷滩区、进贤县、新建区、南昌县、安义县)
扬州市(宝应县、仪征市、邗江区、江都区、广陵区、高邮市)
济宁市(邹城市、泗水县、汶上县、兖州区、金乡县、任城区、微山县、嘉祥县、鱼台县、梁山县、曲阜市)
儋州市
宜昌市(夷陵区、当阳市、西陵区、兴山县、伍家岗区、远安县、猇亭区、点军区、长阳土家族自治县、宜都市、枝江市、秭归县、五峰土家族自治县)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
赣州市(兴国县、会昌县、信丰县、寻乌县、大余县、上犹县、宁都县、章贡区、石城县、赣县区、于都县、龙南市、全南县、瑞金市、定南县、崇义县、南康区、安远县)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、德令哈市、都兰县、天峻县、格尔木市、茫崖市)
茂名市(电白区、高州市、信宜市、茂南区、化州市)
铁岭市(银州区、昌图县、清河区、铁岭县、开原市、西丰县、调兵山市)
潍坊市(奎文区、高密市、潍城区、坊子区、昌邑市、寒亭区、青州市、临朐县、昌乐县、安丘市、寿光市、诸城市)
韶关市(始兴县、南雄市、新丰县、乳源瑶族自治县、翁源县、武江区、浈江区、曲江区、仁化县、乐昌市)
郴州市(永兴县、临武县、北湖区、桂阳县、宜章县、嘉禾县、桂东县、安仁县、苏仙区、资兴市、汝城县)
阜阳市(颍泉区、阜南县、颍州区、界首市、太和县、临泉县、颍东区、颍上县)
德州市(平原县、德城区、临邑县、庆云县、乐陵市、禹城市、陵城区、宁津县、武城县、夏津县、齐河县)
黄石市(阳新县、下陆区、西塞山区、铁山区、大冶市、黄石港区)
汕头市(潮南区、龙湖区、濠江区、潮阳区、澄海区、金平区、南澳县)
辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)
揭阳市(揭西县、榕城区、揭东区、惠来县、普宁市)
鸡西市(鸡冠区、虎林市、梨树区、城子河区、滴道区、密山市、恒山区、鸡东县、麻山区)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
晋城市(陵川县、阳城县、城区、沁水县、泽州县、高平市)
长春市(榆树市、公主岭市、九台区、双阳区、宽城区、朝阳区、绿园区、南关区、德惠市、二道区、农安县)
海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)
包头市(青山区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、九原区、石拐区、昆都仑区、东河区、白云鄂博矿区)
平凉市(灵台县、崆峒区、静宁县、泾川县、崇信县、庄浪县、华亭市)
宣城市(郎溪县、宁国市、绩溪县、广德市、旌德县、宣州区、泾县)
阿勒泰地区(布尔津县、阿勒泰市、吉木乃县、青河县、哈巴河县、富蕴县、福海县)
海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)
西藏自治区
日照市(莒县、五莲县、岚山区、东港区)
双鸭山市(友谊县、尖山区、岭东区、集贤县、宝山区、宝清县、饶河县、四方台区)
株洲市(茶陵县、醴陵市、荷塘区、石峰区、天元区、炎陵县、攸县、芦淞区、渌口区)
雅安市(石棉县、荥经县、雨城区、名山区、宝兴县、芦山县、天全县、汉源县)
唐山市(滦州市、路南区、曹妃甸区、开平区、古冶区、路北区、遵化市、迁安市、乐亭县、丰润区、丰南区、滦南县、玉田县、迁西县)
遂宁市(射洪市、安居区、船山区、大英县、蓬溪县)
塔城地区(裕民县、塔城市、托里县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、乌苏市)
苏州市(吴江区、昆山市、姑苏区、虎丘区、太仓市、常熟市、吴中区、相城区、张家港市)
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漯河市(舞阳县、郾城区、召陵区、源汇区、临颍县)
南阳市(南召县、新野县、镇平县、卧龙区、社旗县、桐柏县、唐河县、内乡县、淅川县、西峡县、方城县、邓州市、宛城区)
贵阳市(息烽县、白云区、乌当区、清镇市、云岩区、观山湖区、开阳县、花溪区、南明区、修文县)
定西市(陇西县、通渭县、渭源县、安定区、临洮县、岷县、漳县)
十堰市(郧西县、郧阳区、茅箭区、张湾区、竹山县、房县、竹溪县、丹江口市)
铜仁市(玉屏侗族自治县、江口县、德江县、思南县、印江土家族苗族自治县、碧江区、松桃苗族自治县、石阡县、万山区、沿河土家族自治县)
巴中市(巴州区、南江县、通江县、恩阳区、平昌县)
开封市(尉氏县、杞县、兰考县、禹王台区、顺河回族区、祥符区、鼓楼区、龙亭区、通许县)
楚雄彝族自治州(楚雄市、永仁县、元谋县、牟定县、大姚县、姚安县、禄丰市、武定县、双柏县、南华县)
呼伦贝尔市(海拉尔区、根河市、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、牙克石市、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、阿荣旗、满洲里市、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、陈巴尔虎旗)
遵义市(凤冈县、湄潭县、绥阳县、播州区、仁怀市、余庆县、习水县、红花岗区、正安县、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、道真仡佬族苗族自治县、汇川区、桐梓县)
朔州市(应县、山阴县、怀仁市、平鲁区、右玉县、朔城区)
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泸州市(纳溪区、古蔺县、江阳区、叙永县、泸县、龙马潭区、合江县)
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鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
丹东市(东港市、凤城市、振安区、宽甸满族自治县、振兴区、元宝区)
平顶山市(宝丰县、鲁山县、郏县、湛河区、卫东区、舞钢市、叶县、石龙区、新华区、汝州市)
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阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
济源市
西安市(蓝田县、雁塔区、阎良区、周至县、鄠邑区、莲湖区、碑林区、未央区、灞桥区、临潼区、新城区、高陵区、长安区)
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芜湖市(湾沚区、无为市、弋江区、南陵县、镜湖区、繁昌区、鸠江区)
滁州市(明光市、凤阳县、定远县、南谯区、天长市、全椒县、来安县、琅琊区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、梁河县、盈江县、陇川县)
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玉树藏族自治州(称多县、曲麻莱县、玉树市、治多县、杂多县、囊谦县)
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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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