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盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)
长沙市(望城区、开福区、宁乡市、芙蓉区、雨花区、浏阳市、岳麓区、天心区、长沙县)
邢台市(巨鹿县、南和区、平乡县、南宫市、广宗县、任泽区、临城县、沙河市、柏乡县、宁晋县、清河县、信都区、襄都区、新河县、隆尧县、内丘县、威县、临西县)
武汉市(蔡甸区、江汉区、江夏区、洪山区、硚口区、汉阳区、黄陂区、江岸区、汉南区、东西湖区、青山区、武昌区、新洲区)
无锡市(梁溪区、锡山区、新吴区、江阴市、惠山区、滨湖区、宜兴市)
驻马店市(泌阳县、正阳县、遂平县、新蔡县、西平县、汝南县、平舆县、驿城区、上蔡县、确山县)
阜阳市(阜南县、太和县、颍州区、临泉县、界首市、颍上县、颍泉区、颍东区)
吉林市(舒兰市、永吉县、昌邑区、蛟河市、磐石市、丰满区、桦甸市、龙潭区、船营区)
平凉市(泾川县、灵台县、庄浪县、华亭市、崇信县、崆峒区、静宁县)
扬州市(仪征市、宝应县、邗江区、高邮市、江都区、广陵区)
五指山市(昌江黎族自治县、文昌市、乐东黎族自治县、万宁市、屯昌县、陵水黎族自治县、东方市、澄迈县、白沙黎族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、临高县、琼中黎族苗族自治县、定安县)
昌都市(江达县、左贡县、丁青县、卡若区、八宿县、贡觉县、洛隆县、察雅县、芒康县、边坝县、类乌齐县)
沈阳市(康平县、和平区、辽中区、浑南区、铁西区、法库县、沈北新区、苏家屯区、皇姑区、新民市、沈河区、大东区、于洪区)
南昌市(东湖区、进贤县、红谷滩区、青山湖区、青云谱区、南昌县、新建区、西湖区、安义县)
南京市(高淳区、建邺区、溧水区、玄武区、鼓楼区、雨花台区、浦口区、江宁区、六合区、秦淮区、栖霞区)
松原市(扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、长岭县)
滨州市(邹平市、沾化区、无棣县、博兴县、阳信县、滨城区、惠民县)
攀枝花市(米易县、西区、仁和区、东区、盐边县)
宜春市(铜鼓县、宜丰县、丰城市、上高县、靖安县、万载县、奉新县、袁州区、高安市、樟树市)
拉萨市(达孜区、堆龙德庆区、城关区、尼木县、林周县、墨竹工卡县、曲水县、当雄县)
安庆市(太湖县、迎江区、大观区、宜秀区、桐城市、潜山市、望江县、怀宁县、宿松县、岳西县)
宿迁市(沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿豫区、宿城区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
塔城地区(额敏县、塔城市、沙湾市、裕民县、乌苏市、托里县、和布克赛尔蒙古自治县)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
昭通市(绥江县、盐津县、永善县、威信县、巧家县、水富市、昭阳区、镇雄县、大关县、鲁甸县、彝良县)
大同市(灵丘县、云冈区、天镇县、云州区、阳高县、浑源县、新荣区、广灵县、左云县、平城区)
自贡市(大安区、富顺县、荣县、沿滩区、自流井区、贡井区)
贵港市(港南区、覃塘区、桂平市、港北区、平南县)
果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、久治县、甘德县、达日县、班玛县)
白山市(长白朝鲜族自治县、抚松县、浑江区、江源区、临江市、靖宇县)
烟台市(海阳市、栖霞市、蓬莱区、莱州市、芝罘区、莱山区、龙口市、莱阳市、牟平区、福山区、招远市)
邯郸市(邱县、武安市、鸡泽县、肥乡区、邯山区、涉县、丛台区、临漳县、馆陶县、成安县、峰峰矿区、永年区、魏县、复兴区、曲周县、大名县、广平县、磁县)
中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)
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玉树藏族自治州(杂多县、玉树市、曲麻莱县、称多县、囊谦县、治多县)
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嘉兴市(南湖区、秀洲区、嘉善县、平湖市、桐乡市、海宁市、海盐县)
齐齐哈尔市(克山县、克东县、依安县、泰来县、梅里斯达斡尔族区、建华区、讷河市、龙江县、龙沙区、拜泉县、甘南县、碾子山区、铁锋区、富拉尔基区、昂昂溪区、富裕县)
南充市(阆中市、顺庆区、嘉陵区、营山县、高坪区、西充县、仪陇县、南部县、蓬安县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、阿拉山口市、温泉县)
濮阳市(清丰县、台前县、华龙区、濮阳县、南乐县、范县)
楚雄彝族自治州(武定县、楚雄市、大姚县、禄丰市、元谋县、牟定县、姚安县、永仁县、双柏县、南华县)
永州市(道县、江华瑶族自治县、宁远县、冷水滩区、零陵区、东安县、双牌县、祁阳市、江永县、新田县、蓝山县)
苏州市(吴江区、吴中区、张家港市、相城区、常熟市、太仓市、姑苏区、虎丘区、昆山市)
张家口市(赤城县、怀安县、万全区、桥西区、怀来县、宣化区、涿鹿县、蔚县、康保县、下花园区、张北县、阳原县、尚义县、崇礼区、沽源县、桥东区)
金昌市(金川区、永昌县)
湖州市(南浔区、德清县、吴兴区、安吉县、长兴县)
黔南布依族苗族自治州(独山县、都匀市、荔波县、长顺县、三都水族自治县、福泉市、平塘县、惠水县、罗甸县、瓮安县、龙里县、贵定县)
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兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、阿尔山市、突泉县)
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乌兰察布市(察哈尔右翼后旗、集宁区、丰镇市、商都县、卓资县、四子王旗、察哈尔右翼中旗、凉城县、兴和县、察哈尔右翼前旗、化德县)
渭南市(潼关县、合阳县、韩城市、富平县、白水县、大荔县、华州区、蒲城县、华阴市、临渭区、澄城县)
六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、咸丰县、巴东县、恩施市、宣恩县、鹤峰县、利川市、建始县)
惠州市(龙门县、惠东县、惠阳区、博罗县、惠城区)
安康市(镇坪县、紫阳县、汉阴县、岚皋县、旬阳市、白河县、汉滨区、宁陕县、石泉县、平利县)
◎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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