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滨州市(惠民县、邹平市、博兴县、沾化区、滨城区、阳信县、无棣县)
达州市(渠县、通川区、达川区、万源市、宣汉县、开江县、大竹县)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)
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海南藏族自治州(贵德县、贵南县、兴海县、同德县、共和县)
蚌埠市(固镇县、淮上区、禹会区、五河县、蚌山区、怀远县、龙子湖区)
洛阳市(栾川县、伊川县、涧西区、西工区、洛龙区、老城区、偃师区、瀍河回族区、新安县、嵩县、宜阳县、汝阳县、孟津区、洛宁县)
吉林市(船营区、磐石市、永吉县、舒兰市、丰满区、桦甸市、蛟河市、昌邑区、龙潭区)
兴安盟(乌兰浩特市、突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗)
贵阳市(观山湖区、南明区、清镇市、开阳县、花溪区、乌当区、白云区、云岩区、息烽县、修文县)
衢州市(常山县、龙游县、开化县、江山市、衢江区、柯城区)
南充市(营山县、南部县、高坪区、顺庆区、阆中市、蓬安县、西充县、嘉陵区、仪陇县)
信阳市(固始县、潢川县、新县、淮滨县、息县、平桥区、浉河区、光山县、商城县、罗山县)
三门峡市(灵宝市、渑池县、湖滨区、陕州区、义马市、卢氏县)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
萍乡市(芦溪县、上栗县、安源区、莲花县、湘东区)
连云港市(东海县、灌南县、赣榆区、连云区、海州区、灌云县)
海东市(民和回族土族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、乐都区、平安区、循化撒拉族自治县)
苏州市(吴中区、常熟市、虎丘区、太仓市、吴江区、张家港市、姑苏区、昆山市、相城区)
宜昌市(长阳土家族自治县、枝江市、宜都市、兴山县、西陵区、当阳市、远安县、秭归县、五峰土家族自治县、猇亭区、夷陵区、伍家岗区、点军区)
上饶市(玉山县、德兴市、婺源县、余干县、铅山县、万年县、广丰区、横峰县、广信区、信州区、鄱阳县、弋阳县)
南平市(延平区、建瓯市、浦城县、政和县、武夷山市、光泽县、建阳区、顺昌县、松溪县、邵武市)
泉州市(石狮市、丰泽区、安溪县、金门县、晋江市、永春县、鲤城区、洛江区、德化县、南安市、泉港区、惠安县)
长春市(公主岭市、二道区、榆树市、九台区、双阳区、农安县、德惠市、南关区、绿园区、宽城区、朝阳区)
郑州市(金水区、荥阳市、上街区、惠济区、管城回族区、巩义市、新郑市、中原区、二七区、新密市、登封市、中牟县)
大同市(新荣区、阳高县、云州区、天镇县、灵丘县、广灵县、浑源县、云冈区、左云县、平城区)
北海市(铁山港区、合浦县、海城区、银海区)
遵义市(汇川区、仁怀市、桐梓县、赤水市、湄潭县、播州区、余庆县、正安县、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、习水县)
郴州市(汝城县、嘉禾县、桂阳县、北湖区、宜章县、永兴县、临武县、安仁县、桂东县、资兴市、苏仙区)
惠州市(惠阳区、惠东县、博罗县、惠城区、龙门县)
文山壮族苗族自治州(砚山县、丘北县、文山市、广南县、麻栗坡县、富宁县、马关县、西畴县)
巴中市(恩阳区、南江县、巴州区、通江县、平昌县)
厦门市(翔安区、思明区、海沧区、集美区、湖里区、同安区)
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、乌拉特中旗、杭锦后旗、临河区、磴口县、五原县、乌拉特前旗)
临夏回族自治州(康乐县、永靖县、临夏县、临夏市、东乡族自治县、和政县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、茫崖市、都兰县、乌兰县、德令哈市)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
曲靖市(沾益区、马龙区、富源县、师宗县、会泽县、罗平县、宣威市、麒麟区、陆良县)
石家庄市(新乐市、赵县、行唐县、辛集市、无极县、长安区、正定县、元氏县、高邑县、赞皇县、灵寿县、深泽县、晋州市、井陉矿区、桥西区、井陉县、裕华区、栾城区、平山县、鹿泉区、新华区、藁城区)
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淄博市(临淄区、周村区、博山区、沂源县、桓台县、高青县、张店区、淄川区)
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四平市(梨树县、伊通满族自治县、铁西区、双辽市、铁东区)
焦作市(武陟县、解放区、修武县、马村区、温县、博爱县、山阳区、中站区、沁阳市、孟州市)
汕头市(金平区、龙湖区、潮南区、澄海区、南澳县、潮阳区、濠江区)
东营市(广饶县、利津县、垦利区、东营区、河口区)
温州市(龙港市、文成县、乐清市、平阳县、瑞安市、鹿城区、瓯海区、泰顺县、永嘉县、龙湾区、洞头区、苍南县)
池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)
林芝市(墨脱县、米林市、波密县、巴宜区、察隅县、工布江达县、朗县)
河池市(金城江区、巴马瑶族自治县、凤山县、南丹县、天峨县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、东兰县、宜州区、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县)
聊城市(阳谷县、莘县、茌平区、临清市、冠县、东昌府区、东阿县、高唐县)
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保山市(腾冲市、昌宁县、隆阳区、施甸县、龙陵县)
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徐州市(邳州市、丰县、铜山区、睢宁县、新沂市、云龙区、泉山区、沛县、贾汪区、鼓楼区)
毕节市(七星关区、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、纳雍县、黔西市、金沙县、赫章县)
梅州市(梅江区、兴宁市、蕉岭县、五华县、丰顺县、梅县区、大埔县、平远县)
伊春市(丰林县、乌翠区、铁力市、伊美区、南岔县、金林区、大箐山县、汤旺县、嘉荫县、友好区)
三明市(泰宁县、沙县区、宁化县、永安市、明溪县、三元区、大田县、清流县、建宁县、尤溪县、将乐县)
丹东市(东港市、振兴区、凤城市、振安区、元宝区、宽甸满族自治县)
武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)
◎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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