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哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
酒泉市(金塔县、瓜州县、肃州区、玉门市、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县)
三沙市(南沙区、西沙区)
商丘市(虞城县、民权县、永城市、睢阳区、梁园区、夏邑县、睢县、柘城县、宁陵县) 湛江市(坡头区、麻章区、廉江市、遂溪县、徐闻县、霞山区、雷州市、吴川市、赤坎区)
抚顺市(东洲区、新抚区、新宾满族自治县、抚顺县、清原满族自治县、望花区、顺城区)
襄阳市(襄城区、枣阳市、南漳县、宜城市、襄州区、老河口市、谷城县、樊城区、保康县)
合肥市(庐阳区、瑶海区、包河区、肥西县、肥东县、巢湖市、蜀山区、长丰县、庐江县)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、盈江县、陇川县、梁河县、芒市) 青岛市(莱西市、胶州市、李沧区、市南区、城阳区、即墨区、平度市、崂山区、黄岛区、市北区)
三门峡市(陕州区、渑池县、灵宝市、卢氏县、义马市、湖滨区)
驻马店市(正阳县、遂平县、平舆县、汝南县、泌阳县、西平县、上蔡县、驿城区、确山县、新蔡县)
阜新市(太平区、清河门区、细河区、新邱区、彰武县、阜新蒙古族自治县、海州区)
佳木斯市(桦川县、抚远市、同江市、桦南县、向阳区、郊区、东风区、汤原县、前进区、富锦市)
玉林市(博白县、玉州区、容县、北流市、陆川县、福绵区、兴业县)
来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、合山市、兴宾区、忻城县、象州县)
苏州市(太仓市、吴江区、常熟市、相城区、张家港市、虎丘区、吴中区、姑苏区、昆山市)
本溪市(明山区、桓仁满族自治县、南芬区、本溪满族自治县、溪湖区、平山区)
阿里地区(札达县、普兰县、噶尔县、措勤县、改则县、日土县、革吉县)
泸州市(叙永县、合江县、古蔺县、泸县、江阳区、纳溪区、龙马潭区)
亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)
大庆市(肇源县、龙凤区、红岗区、大同区、林甸县、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、肇州县)
承德市(隆化县、平泉市、双桥区、宽城满族自治县、兴隆县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、丰宁满族自治县、滦平县、承德县、双滦区)
绍兴市(嵊州市、柯桥区、诸暨市、越城区、上虞区、新昌县)
鄂尔多斯市(达拉特旗、伊金霍洛旗、东胜区、康巴什区、准格尔旗、杭锦旗、鄂托克旗、乌审旗、鄂托克前旗)
哈尔滨市(南岗区、依兰县、五常市、延寿县、道里区、巴彦县、道外区、通河县、阿城区、平房区、方正县、木兰县、尚志市、宾县、香坊区、呼兰区、松北区、双城区)
宁德市(蕉城区、福鼎市、柘荣县、古田县、福安市、屏南县、霞浦县、周宁县、寿宁县)
台州市(玉环市、黄岩区、路桥区、仙居县、临海市、三门县、温岭市、天台县、椒江区)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
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芜湖市(无为市、南陵县、镜湖区、弋江区、鸠江区、繁昌区、湾沚区)
吴忠市(红寺堡区、利通区、盐池县、同心县、青铜峡市)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
衢州市(衢江区、开化县、柯城区、江山市、常山县、龙游县) 成都市(新津区、新都区、彭州市、武侯区、龙泉驿区、金牛区、崇州市、温江区、成华区、大邑县、锦江区、简阳市、郫都区、双流区、邛崃市、青羊区、青白江区、金堂县、蒲江县、都江堰市)
内蒙古自治区
晋城市(泽州县、沁水县、高平市、陵川县、阳城县、城区)
丽江市(华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区)毕节市(纳雍县、七星关区、赫章县、大方县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、织金县)
鹤壁市(浚县、淇县、山城区、鹤山区、淇滨区) 长春市(绿园区、公主岭市、九台区、榆树市、德惠市、双阳区、朝阳区、二道区、农安县、南关区、宽城区)
阜阳市(颍州区、阜南县、界首市、颍上县、颍东区、临泉县、太和县、颍泉区)
呼和浩特市(新城区、武川县、玉泉区、清水河县、托克托县、赛罕区、和林格尔县、回民区、土默特左旗)
昌都市(贡觉县、察雅县、卡若区、丁青县、左贡县、八宿县、芒康县、江达县、边坝县、洛隆县、类乌齐县)雅安市(名山区、石棉县、雨城区、天全县、芦山县、宝兴县、汉源县、荥经县)
昌吉回族自治州(昌吉市、奇台县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、呼图壁县、阜康市、玛纳斯县)
平凉市(华亭市、庄浪县、静宁县、灵台县、崆峒区、崇信县、泾川县)
昭通市(威信县、盐津县、昭阳区、绥江县、永善县、巧家县、水富市、镇雄县、大关县、彝良县、鲁甸县)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
绥化市(青冈县、绥棱县、海伦市、明水县、肇东市、兰西县、望奎县、安达市、庆安县、北林区)
潍坊市(奎文区、临朐县、诸城市、昌乐县、高密市、寒亭区、安丘市、昌邑市、青州市、潍城区、坊子区、寿光市)
钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)
盐城市(响水县、射阳县、阜宁县、建湖县、盐都区、大丰区、滨海县、亭湖区、东台市)
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
郑州市(金水区、惠济区、上街区、中牟县、荥阳市、中原区、巩义市、二七区、新郑市、登封市、管城回族区、新密市)
荆州市(江陵县、洪湖市、沙市区、松滋市、公安县、石首市、监利市、荆州区)
娄底市(涟源市、娄星区、新化县、双峰县、冷水江市)
新余市(渝水区、分宜县)
邵阳市(武冈市、隆回县、洞口县、大祥区、新宁县、双清区、绥宁县、新邵县、邵东市、北塔区、邵阳县、城步苗族自治县)
阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、红原县、小金县、茂县、阿坝县、松潘县、汶川县、理县、九寨沟县、金川县、若尔盖县、马尔康市、黑水县)
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？
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。
“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。
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”。