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鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
金昌市(金川区、永昌县)
岳阳市(汨罗市、湘阴县、君山区、临湘市、岳阳楼区、华容县、平江县、云溪区、岳阳县)
嘉兴市(海宁市、海盐县、桐乡市、嘉善县、秀洲区、南湖区、平湖市)
揭阳市(惠来县、揭西县、普宁市、揭东区、榕城区)
宁德市(福安市、福鼎市、霞浦县、屏南县、古田县、周宁县、蕉城区、柘荣县、寿宁县)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、双塔区、北票市、建平县、朝阳县、龙城区)
河源市(源城区、龙川县、紫金县、和平县、连平县、东源县)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、霍尔果斯市、伊宁县、昭苏县、尼勒克县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、巩留县、新源县、霍城县)
益阳市(南县、资阳区、赫山区、安化县、沅江市、桃江县)
海东市(化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、乐都区)
三明市(清流县、泰宁县、建宁县、明溪县、大田县、永安市、尤溪县、三元区、宁化县、沙县区、将乐县)
兴安盟(阿尔山市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、突泉县)
萍乡市(莲花县、上栗县、芦溪县、湘东区、安源区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
梅州市(梅县区、兴宁市、五华县、蕉岭县、大埔县、梅江区、平远县、丰顺县)
包头市(土默特右旗、东河区、白云鄂博矿区、石拐区、固阳县、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、九原区)
大连市(旅顺口区、长海县、普兰店区、瓦房店市、庄河市、甘井子区、金州区、中山区、沙河口区、西岗区)
苏州市(常熟市、张家港市、太仓市、相城区、吴中区、吴江区、虎丘区、姑苏区、昆山市)
固原市(彭阳县、隆德县、泾源县、原州区、西吉县)
毕节市(黔西市、赫章县、织金县、七星关区、纳雍县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县)
淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)
自贡市(富顺县、大安区、自流井区、贡井区、沿滩区、荣县)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、泸溪县、吉首市、永顺县、凤凰县、保靖县、龙山县、花垣县)
雅安市(荥经县、石棉县、雨城区、名山区、汉源县、芦山县、宝兴县、天全县)
三亚市(海棠区、吉阳区、天涯区、崖州区)
遂宁市(大英县、蓬溪县、船山区、射洪市、安居区)
延边朝鲜族自治州(敦化市、珲春市、图们市、延吉市、汪清县、安图县、龙井市、和龙市)
济南市(济阳区、天桥区、商河县、历城区、钢城区、莱芜区、长清区、章丘区、平阴县、历下区、市中区、槐荫区)
清远市(连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县、英德市、阳山县、清城区、连州市、佛冈县、清新区)
滨州市(滨城区、沾化区、阳信县、惠民县、无棣县、邹平市、博兴县)
嘉峪关市
抚州市(资溪县、乐安县、宜黄县、南丰县、崇仁县、南城县、东乡区、黎川县、广昌县、临川区、金溪县)
张掖市(甘州区、山丹县、高台县、临泽县、肃南裕固族自治县、民乐县)
河池市(凤山县、宜州区、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、金城江区、东兰县、罗城仫佬族自治县、南丹县、巴马瑶族自治县、天峨县)
黄石市(黄石港区、下陆区、西塞山区、铁山区、阳新县、大冶市)
郴州市(汝城县、安仁县、北湖区、宜章县、苏仙区、桂东县、永兴县、嘉禾县、桂阳县、临武县、资兴市)
肇庆市(德庆县、鼎湖区、封开县、怀集县、高要区、端州区、广宁县、四会市)
镇江市(丹徒区、句容市、京口区、扬中市、润州区、丹阳市)
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大同市(平城区、新荣区、浑源县、阳高县、云州区、广灵县、左云县、云冈区、天镇县、灵丘县)
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内蒙古自治区
海口市(琼山区、秀英区、美兰区、龙华区)
平顶山市(卫东区、叶县、郏县、新华区、舞钢市、汝州市、鲁山县、宝丰县、石龙区、湛河区)
那曲市(索县、班戈县、尼玛县、嘉黎县、色尼区、申扎县、聂荣县、安多县、比如县、双湖县、巴青县)
成都市(简阳市、彭州市、都江堰市、新都区、金堂县、武侯区、青羊区、龙泉驿区、锦江区、邛崃市、青白江区、蒲江县、大邑县、金牛区、新津区、双流区、成华区、郫都区、温江区、崇州市)
百色市(乐业县、平果市、田东县、右江区、西林县、田阳区、隆林各族自治县、凌云县、田林县、靖西市、那坡县、德保县)
淮安市(淮安区、清江浦区、淮阴区、洪泽区、涟水县、金湖县、盱眙县)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
茂名市(高州市、化州市、信宜市、茂南区、电白区)
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台州市(温岭市、路桥区、黄岩区、临海市、玉环市、天台县、椒江区、仙居县、三门县)
香港特别行政区
喀什地区(泽普县、巴楚县、伽师县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、莎车县、疏勒县、麦盖提县、疏附县、叶城县、岳普湖县、英吉沙县)
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西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
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德阳市(罗江区、什邡市、旌阳区、广汉市、中江县、绵竹市)
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白山市(长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、靖宇县、临江市、浑江区)
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商洛市(洛南县、丹凤县、镇安县、商州区、商南县、柞水县、山阳县)
池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
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巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、和静县、且末县、若羌县、库尔勒市、焉耆回族自治县、博湖县、和硕县、轮台县)
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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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