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荆州市(监利市、公安县、洪湖市、沙市区、松滋市、石首市、荆州区、江陵县)








佛山市(三水区、南海区、高明区、顺德区、禅城区)








保定市(涞源县、容城县、高碑店市、顺平县、涞水县、望都县、涿州市、定州市、唐县、莲池区、高阳县、定兴县、易县、博野县、竞秀区、雄县、清苑区、徐水区、蠡县、安国市、阜平县、满城区、曲阳县、安新县)








连云港市(灌南县、连云区、东海县、赣榆区、灌云县、海州区)  泸州市(古蔺县、泸县、龙马潭区、纳溪区、江阳区、叙永县、合江县)








菏泽市(鄄城县、牡丹区、曹县、郓城县、成武县、巨野县、定陶区、东明县、单县)








商洛市(山阳县、商州区、商南县、洛南县、柞水县、镇安县、丹凤县)








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海东市(民和回族土族自治县、平安区、乐都区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县)  锡林郭勒盟(苏尼特左旗、锡林浩特市、正镶白旗、镶黄旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、多伦县、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、太仆寺旗、苏尼特右旗)








兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗)








黑河市(北安市、逊克县、嫩江市、孙吴县、爱辉区、五大连池市)








塔城地区(额敏县、裕民县、沙湾市、托里县、塔城市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县)








北海市(银海区、海城区、铁山港区、合浦县)








内江市(市中区、威远县、资中县、隆昌市、东兴区)








嘉兴市(海盐县、海宁市、桐乡市、秀洲区、南湖区、平湖市、嘉善县)








丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、玉龙纳西族自治县、古城区、永胜县)








果洛藏族自治州(玛多县、班玛县、达日县、甘德县、久治县、玛沁县)








株洲市(醴陵市、芦淞区、渌口区、荷塘区、天元区、茶陵县、炎陵县、石峰区、攸县)








抚州市(东乡区、临川区、宜黄县、南城县、金溪县、乐安县、广昌县、资溪县、崇仁县、黎川县、南丰县)








黔西南布依族苗族自治州(普安县、贞丰县、兴仁市、册亨县、兴义市、晴隆县、望谟县、安龙县)








衡阳市(耒阳市、雁峰区、衡山县、南岳区、衡阳县、蒸湘区、祁东县、衡南县、常宁市、石鼓区、珠晖区、衡东县)








来宾市(金秀瑶族自治县、武宣县、象州县、合山市、忻城县、兴宾区)








玉溪市(新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、通海县、红塔区、江川区、澄江市)








白山市(抚松县、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市、江源区、浑江区)








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德州市(夏津县、禹城市、庆云县、德城区、临邑县、陵城区、齐河县、宁津县、乐陵市、平原县、武城县)








龙岩市(武平县、永定区、上杭县、新罗区、连城县、长汀县、漳平市)








汕尾市(陆丰市、城区、海丰县、陆河县)
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湘潭市(湘乡市、湘潭县、雨湖区、韶山市、岳塘区)








梅州市(兴宁市、大埔县、丰顺县、蕉岭县、梅江区、梅县区、平远县、五华县)








昌吉回族自治州(奇台县、玛纳斯县、吉木萨尔县、昌吉市、呼图壁县、阜康市、木垒哈萨克自治县)








白城市(洮北区、镇赉县、洮南市、通榆县、大安市)  拉萨市(达孜区、当雄县、堆龙德庆区、林周县、尼木县、墨竹工卡县、曲水县、城关区)








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南京市(建邺区、江宁区、玄武区、鼓楼区、六合区、溧水区、高淳区、雨花台区、秦淮区、浦口区、栖霞区)大同市(天镇县、平城区、灵丘县、云冈区、新荣区、阳高县、左云县、广灵县、云州区、浑源县)








周口市(项城市、商水县、沈丘县、鹿邑县、淮阳区、扶沟县、郸城县、川汇区、太康县、西华县)  潍坊市(昌乐县、临朐县、坊子区、奎文区、青州市、寿光市、诸城市、潍城区、寒亭区、昌邑市、安丘市、高密市)








楚雄彝族自治州(南华县、大姚县、楚雄市、元谋县、禄丰市、双柏县、姚安县、武定县、永仁县、牟定县)








林芝市(波密县、墨脱县、工布江达县、巴宜区、察隅县、米林市、朗县)








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汉中市(勉县、佛坪县、略阳县、西乡县、城固县、南郑区、洋县、镇巴县、汉台区、宁强县、留坝县)








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宝鸡市(岐山县、千阳县、金台区、凤翔区、陈仓区、太白县、麟游县、凤县、扶风县、陇县、渭滨区、眉县)








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台州市(路桥区、临海市、温岭市、仙居县、玉环市、椒江区、天台县、黄岩区、三门县)








马鞍山市(雨山区、当涂县、花山区、和县、含山县、博望区)








那曲市(索县、尼玛县、比如县、聂荣县、安多县、申扎县、双湖县、色尼区、班戈县、巴青县、嘉黎县)








邯郸市(魏县、邯山区、肥乡区、峰峰矿区、临漳县、邱县、鸡泽县、馆陶县、武安市、磁县、涉县、广平县、大名县、复兴区、永年区、丛台区、成安县、曲周县)








曲靖市(罗平县、会泽县、麒麟区、富源县、陆良县、沾益区、宣威市、马龙区、师宗县)








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宜宾市(叙州区、筠连县、南溪区、屏山县、翠屏区、江安县、兴文县、高县、珙县、长宁县)

◎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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