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固原市(隆德县、泾源县、原州区、西吉县、彭阳县)
延边朝鲜族自治州(延吉市、敦化市、和龙市、安图县、汪清县、图们市、龙井市、珲春市)
南昌市(青云谱区、南昌县、进贤县、安义县、红谷滩区、东湖区、西湖区、新建区、青山湖区)
巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、轮台县、若羌县、和静县、博湖县、库尔勒市、焉耆回族自治县、且末县、和硕县)
陇南市(康县、徽县、西和县、宕昌县、文县、礼县、两当县、武都区、成县)
盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)
宁夏回族自治区
宿州市(砀山县、灵璧县、泗县、埇桥区、萧县)
邯郸市(大名县、邱县、邯山区、永年区、磁县、成安县、魏县、丛台区、武安市、馆陶县、临漳县、鸡泽县、涉县、广平县、肥乡区、复兴区、曲周县、峰峰矿区)
朔州市(山阴县、怀仁市、应县、朔城区、平鲁区、右玉县)
平顶山市(湛河区、新华区、汝州市、宝丰县、郏县、鲁山县、舞钢市、叶县、石龙区、卫东区)
汕头市(金平区、潮阳区、南澳县、澄海区、潮南区、濠江区、龙湖区)
六盘水市(六枝特区、水城区、钟山区、盘州市)
肇庆市(封开县、怀集县、端州区、广宁县、四会市、高要区、德庆县、鼎湖区)
常德市(澧县、临澧县、武陵区、汉寿县、津市市、石门县、鼎城区、桃源县、安乡县)
汉中市(西乡县、南郑区、汉台区、佛坪县、洋县、城固县、勉县、留坝县、镇巴县、略阳县、宁强县)
承德市(宽城满族自治县、兴隆县、承德县、双滦区、平泉市、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、双桥区)
永州市(冷水滩区、双牌县、东安县、宁远县、江永县、新田县、道县、零陵区、祁阳市、江华瑶族自治县、蓝山县)
凉山彝族自治州(布拖县、金阳县、越西县、冕宁县、雷波县、木里藏族自治县、昭觉县、普格县、甘洛县、会理市、美姑县、喜德县、德昌县、盐源县、宁南县、西昌市、会东县)
运城市(河津市、芮城县、新绛县、夏县、闻喜县、盐湖区、平陆县、万荣县、绛县、永济市、稷山县、临猗县、垣曲县)
衡水市(武邑县、冀州区、故城县、饶阳县、武强县、桃城区、安平县、枣强县、景县、深州市、阜城县)
赤峰市(阿鲁科尔沁旗、宁城县、喀喇沁旗、巴林右旗、红山区、元宝山区、翁牛特旗、林西县、巴林左旗、松山区、克什克腾旗、敖汉旗)
三沙市(南沙区、西沙区)
商洛市(山阳县、商州区、柞水县、洛南县、丹凤县、商南县、镇安县)
百色市(隆林各族自治县、田东县、右江区、西林县、靖西市、凌云县、那坡县、田林县、平果市、德保县、乐业县、田阳区)
伊犁哈萨克自治州(伊宁县、霍城县、尼勒克县、昭苏县、新源县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、霍尔果斯市、特克斯县、奎屯市、巩留县)
清远市(英德市、连州市、清城区、阳山县、佛冈县、清新区、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县)
日照市(五莲县、岚山区、莒县、东港区)
南平市(武夷山市、邵武市、浦城县、政和县、光泽县、松溪县、建阳区、延平区、顺昌县、建瓯市)
乌鲁木齐市(天山区、头屯河区、米东区、新市区、达坂城区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、水磨沟区)
温州市(永嘉县、瑞安市、平阳县、苍南县、龙港市、文成县、泰顺县、乐清市、瓯海区、鹿城区、龙湾区、洞头区)
新疆维吾尔自治区
平凉市(崆峒区、静宁县、灵台县、庄浪县、崇信县、华亭市、泾川县)
襄阳市(枣阳市、老河口市、保康县、谷城县、宜城市、襄城区、襄州区、樊城区、南漳县)
阿克苏地区(温宿县、库车市、柯坪县、拜城县、阿克苏市、乌什县、阿瓦提县、沙雅县、新和县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)
通辽市(霍林郭勒市、科尔沁区、库伦旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、奈曼旗)
海东市(乐都区、化隆回族自治县、互助土族自治县、平安区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县)
玉溪市(江川区、华宁县、新平彝族傣族自治县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、峨山彝族自治县、澄江市、易门县)
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济宁市(梁山县、微山县、汶上县、邹城市、曲阜市、泗水县、嘉祥县、鱼台县、金乡县、兖州区、任城区)
柳州市(城中区、融水苗族自治县、柳城县、鹿寨县、柳北区、三江侗族自治县、鱼峰区、柳南区、柳江区、融安县)
鹤壁市(淇滨区、浚县、鹤山区、山城区、淇县)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、古丈县、吉首市、泸溪县、龙山县、花垣县、保靖县、凤凰县)
长沙市(宁乡市、岳麓区、开福区、芙蓉区、望城区、长沙县、雨花区、天心区、浏阳市)
广元市(剑阁县、旺苍县、苍溪县、青川县、利州区、昭化区、朝天区)
临沂市(蒙阴县、郯城县、沂南县、兰陵县、兰山区、沂水县、莒南县、河东区、平邑县、临沭县、费县、罗庄区)
商丘市(永城市、睢阳区、宁陵县、虞城县、柘城县、民权县、梁园区、夏邑县、睢县)
成都市(锦江区、彭州市、青白江区、金堂县、双流区、青羊区、蒲江县、武侯区、崇州市、温江区、邛崃市、都江堰市、新津区、郫都区、成华区、新都区、金牛区、大邑县、简阳市、龙泉驿区)
阳江市(阳西县、阳东区、阳春市、江城区)
景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)
新余市(渝水区、分宜县)
深圳市(龙岗区、宝安区、福田区、光明区、盐田区、南山区、坪山区、罗湖区、龙华区)
曲靖市(宣威市、罗平县、师宗县、马龙区、会泽县、陆良县、麒麟区、沾益区、富源县)
澳门特别行政区
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钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)
随州市(随县、广水市、曾都区)
烟台市(莱阳市、栖霞市、龙口市、蓬莱区、莱山区、牟平区、莱州市、芝罘区、海阳市、招远市、福山区)
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吉林市(桦甸市、蛟河市、磐石市、丰满区、船营区、昌邑区、永吉县、龙潭区、舒兰市)
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安阳市(殷都区、安阳县、龙安区、滑县、汤阴县、内黄县、林州市、北关区、文峰区)
嘉峪关市
长春市(绿园区、朝阳区、南关区、二道区、农安县、双阳区、德惠市、公主岭市、榆树市、宽城区、九台区)
台州市(仙居县、临海市、温岭市、三门县、玉环市、路桥区、黄岩区、天台县、椒江区)
榆林市(定边县、府谷县、清涧县、佳县、横山区、神木市、靖边县、子洲县、米脂县、榆阳区、绥德县、吴堡县)
黄山市(歙县、祁门县、黄山区、屯溪区、徽州区、黟县、休宁县)
◎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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