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阿勒泰地区(哈巴河县、福海县、青河县、布尔津县、吉木乃县、富蕴县、阿勒泰市)
沈阳市(铁西区、法库县、和平区、沈北新区、辽中区、新民市、于洪区、沈河区、大东区、浑南区、苏家屯区、皇姑区、康平县)
柳州市(城中区、柳南区、柳城县、柳江区、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、鱼峰区、柳北区、三江侗族自治县)
湛江市(坡头区、雷州市、赤坎区、麻章区、吴川市、霞山区、徐闻县、廉江市、遂溪县)
茂名市(茂南区、电白区、信宜市、高州市、化州市)
黑河市(爱辉区、北安市、孙吴县、五大连池市、嫩江市、逊克县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
鞍山市(岫岩满族自治县、海城市、立山区、千山区、台安县、铁西区、铁东区)
廊坊市(香河县、三河市、固安县、安次区、文安县、霸州市、大厂回族自治县、广阳区、大城县、永清县)
崇左市(天等县、宁明县、扶绥县、江州区、龙州县、凭祥市、大新县)
韶关市(翁源县、浈江区、乐昌市、南雄市、武江区、仁化县、始兴县、乳源瑶族自治县、新丰县、曲江区)
吕梁市(汾阳市、柳林县、方山县、文水县、石楼县、离石区、临县、交城县、孝义市、交口县、中阳县、岚县、兴县)
安顺市(平坝区、西秀区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
漳州市(芗城区、龙海区、诏安县、平和县、东山县、漳浦县、华安县、南靖县、龙文区、长泰区、云霄县)
昌都市(察雅县、丁青县、八宿县、芒康县、边坝县、左贡县、江达县、洛隆县、类乌齐县、卡若区、贡觉县)
唐山市(开平区、丰南区、乐亭县、滦州市、曹妃甸区、丰润区、古冶区、滦南县、玉田县、迁西县、路北区、路南区、迁安市、遵化市)
中山市
嘉兴市(嘉善县、海盐县、海宁市、平湖市、秀洲区、桐乡市、南湖区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)
嘉峪关市
咸阳市(武功县、旬邑县、泾阳县、永寿县、长武县、杨陵区、渭城区、淳化县、秦都区、乾县、礼泉县、兴平市、三原县、彬州市)
蚌埠市(龙子湖区、蚌山区、怀远县、五河县、淮上区、固镇县、禹会区)
鸡西市(密山市、城子河区、鸡东县、麻山区、恒山区、鸡冠区、虎林市、梨树区、滴道区)
营口市(老边区、大石桥市、西市区、盖州市、鲅鱼圈区、站前区)
黄石市(阳新县、黄石港区、下陆区、铁山区、大冶市、西塞山区)
佳木斯市(同江市、桦川县、汤原县、向阳区、富锦市、东风区、桦南县、抚远市、郊区、前进区)
吉林市(磐石市、桦甸市、蛟河市、永吉县、舒兰市、昌邑区、丰满区、船营区、龙潭区)
云浮市(新兴县、罗定市、郁南县、云安区、云城区)
武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)
朝阳市(双塔区、龙城区、凌源市、北票市、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县)
阜阳市(颍东区、颍泉区、颍上县、太和县、阜南县、临泉县、颍州区、界首市)
呼和浩特市(武川县、回民区、托克托县、和林格尔县、赛罕区、新城区、玉泉区、清水河县、土默特左旗)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、福贡县)
玉树藏族自治州(杂多县、玉树市、囊谦县、治多县、曲麻莱县、称多县)
龙岩市(长汀县、永定区、漳平市、连城县、新罗区、上杭县、武平县)
辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)
佛山市(顺德区、南海区、高明区、三水区、禅城区)
桂林市(荔浦市、平乐县、灌阳县、阳朔县、临桂区、灵川县、秀峰区、雁山区、叠彩区、象山区、永福县、兴安县、资源县、龙胜各族自治县、全州县、恭城瑶族自治县、七星区)
上海市(浦东新区、徐汇区、宝山区、普陀区、松江区、长宁区、奉贤区、金山区、虹口区、黄浦区、青浦区、闵行区、崇明区、杨浦区、嘉定区、静安区)
台州市(仙居县、黄岩区、温岭市、椒江区、路桥区、玉环市、三门县、临海市、天台县)
黄冈市(蕲春县、麻城市、黄州区、团风县、英山县、黄梅县、红安县、武穴市、罗田县、浠水县)
株洲市(炎陵县、天元区、茶陵县、荷塘区、芦淞区、石峰区、渌口区、攸县、醴陵市)
乐山市(峨边彝族自治县、沐川县、夹江县、金口河区、峨眉山市、沙湾区、马边彝族自治县、井研县、五通桥区、市中区、犍为县)
拉萨市(林周县、尼木县、墨竹工卡县、城关区、曲水县、达孜区、堆龙德庆区、当雄县)
松原市(乾安县、长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)
商丘市(睢县、宁陵县、梁园区、永城市、民权县、虞城县、柘城县、夏邑县、睢阳区)
汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县)
济宁市(曲阜市、兖州区、金乡县、梁山县、微山县、嘉祥县、任城区、汶上县、邹城市、泗水县、鱼台县)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
宁夏回族自治区
泰安市(宁阳县、岱岳区、肥城市、东平县、泰山区、新泰市)
葫芦岛市(建昌县、绥中县、龙港区、兴城市、连山区、南票区)
丽水市(莲都区、景宁畲族自治县、龙泉市、松阳县、遂昌县、云和县、庆元县、青田县、缙云县)
广西壮族自治区
苏州市(太仓市、虎丘区、姑苏区、吴中区、张家港市、吴江区、相城区、常熟市、昆山市)
陇南市(成县、西和县、徽县、武都区、康县、宕昌县、礼县、两当县、文县)
四平市(铁东区、伊通满族自治县、铁西区、梨树县、双辽市)
青岛市(市北区、平度市、即墨区、崂山区、城阳区、市南区、李沧区、莱西市、黄岛区、胶州市)
晋城市(泽州县、陵川县、城区、沁水县、阳城县、高平市)
淮南市(谢家集区、八公山区、潘集区、大通区、寿县、田家庵区、凤台县)
安阳市(林州市、北关区、汤阴县、龙安区、内黄县、安阳县、殷都区、文峰区、滑县)
南充市(仪陇县、顺庆区、西充县、南部县、蓬安县、阆中市、高坪区、嘉陵区、营山县)
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广安市(华蓥市、岳池县、前锋区、邻水县、广安区、武胜县)
焦作市(孟州市、马村区、山阳区、沁阳市、解放区、博爱县、修武县、中站区、温县、武陟县)
果洛藏族自治州(玛沁县、甘德县、玛多县、达日县、久治县、班玛县)
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咸宁市(通山县、嘉鱼县、赤壁市、通城县、咸安区、崇阳县)
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阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
◎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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