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许昌市(鄢陵县、魏都区、襄城县、长葛市、禹州市、建安区)
鸡西市(恒山区、密山市、滴道区、虎林市、鸡东县、城子河区、鸡冠区、麻山区、梨树区)
宁波市(象山县、北仑区、余姚市、江北区、镇海区、奉化区、鄞州区、海曙区、宁海县、慈溪市)
滁州市(来安县、全椒县、明光市、南谯区、天长市、定远县、凤阳县、琅琊区)
新疆维吾尔自治区
抚顺市(新抚区、顺城区、抚顺县、东洲区、望花区、清原满族自治县、新宾满族自治县)
牡丹江市(绥芬河市、穆棱市、阳明区、宁安市、海林市、东安区、林口县、爱民区、西安区、东宁市)
芜湖市(湾沚区、繁昌区、鸠江区、镜湖区、弋江区、南陵县、无为市)
巴中市(巴州区、通江县、平昌县、南江县、恩阳区)
德州市(庆云县、临邑县、乐陵市、夏津县、禹城市、德城区、宁津县、齐河县、武城县、平原县、陵城区)
营口市(西市区、大石桥市、老边区、站前区、鲅鱼圈区、盖州市)
阜新市(太平区、彰武县、新邱区、细河区、海州区、清河门区、阜新蒙古族自治县)
金华市(武义县、兰溪市、浦江县、金东区、婺城区、磐安县、义乌市、东阳市、永康市)
河池市(天峨县、金城江区、环江毛南族自治县、南丹县、凤山县、宜州区、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县)
东莞市
昆明市(寻甸回族彝族自治县、安宁市、西山区、五华区、晋宁区、官渡区、呈贡区、宜良县、嵩明县、石林彝族自治县、盘龙区、东川区、富民县、禄劝彝族苗族自治县)
甘南藏族自治州(合作市、临潭县、舟曲县、碌曲县、迭部县、玛曲县、卓尼县、夏河县)
乌鲁木齐市(水磨沟区、天山区、沙依巴克区、达坂城区、头屯河区、米东区、新市区、乌鲁木齐县)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、普定县)
滨州市(滨城区、沾化区、博兴县、阳信县、无棣县、惠民县、邹平市)
四平市(铁西区、梨树县、铁东区、伊通满族自治县、双辽市)
三明市(宁化县、明溪县、大田县、永安市、清流县、尤溪县、泰宁县、建宁县、沙县区、将乐县、三元区)
连云港市(赣榆区、东海县、灌云县、连云区、灌南县、海州区)
包头市(东河区、固阳县、昆都仑区、土默特右旗、石拐区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、青山区)
乐山市(马边彝族自治县、井研县、夹江县、沐川县、峨眉山市、沙湾区、五通桥区、市中区、犍为县、峨边彝族自治县、金口河区)
晋城市(陵川县、城区、阳城县、泽州县、高平市、沁水县)
云浮市(郁南县、云城区、罗定市、新兴县、云安区)
娄底市(双峰县、涟源市、新化县、娄星区、冷水江市)
马鞍山市(花山区、当涂县、博望区、含山县、和县、雨山区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿克陶县、阿合奇县)
阿里地区(措勤县、革吉县、普兰县、噶尔县、日土县、札达县、改则县)
济源市
苏州市(昆山市、虎丘区、吴中区、相城区、常熟市、张家港市、姑苏区、太仓市、吴江区)
平顶山市(宝丰县、新华区、卫东区、郏县、汝州市、叶县、石龙区、湛河区、舞钢市、鲁山县)
武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)
九江市(德安县、武宁县、濂溪区、修水县、都昌县、柴桑区、彭泽县、庐山市、永修县、湖口县、共青城市、瑞昌市、浔阳区)
唐山市(曹妃甸区、开平区、滦州市、路北区、玉田县、迁安市、古冶区、丰润区、遵化市、路南区、乐亭县、迁西县、丰南区、滦南县)
漯河市(舞阳县、召陵区、郾城区、源汇区、临颍县)
桂林市(秀峰区、叠彩区、资源县、灌阳县、永福县、龙胜各族自治县、七星区、平乐县、全州县、灵川县、象山区、阳朔县、临桂区、恭城瑶族自治县、荔浦市、兴安县、雁山区)
烟台市(福山区、莱阳市、栖霞市、牟平区、招远市、莱山区、海阳市、莱州市、龙口市、蓬莱区、芝罘区)
杭州市(萧山区、钱塘区、临安区、富阳区、西湖区、拱墅区、桐庐县、余杭区、临平区、建德市、滨江区、淳安县、上城区)
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百色市(隆林各族自治县、那坡县、右江区、乐业县、西林县、靖西市、田阳区、平果市、凌云县、田林县、德保县、田东县)
汕头市(龙湖区、潮阳区、潮南区、金平区、澄海区、南澳县、濠江区)
龙岩市(连城县、永定区、上杭县、新罗区、漳平市、长汀县、武平县)
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海口市(秀英区、美兰区、琼山区、龙华区)
菏泽市(定陶区、牡丹区、鄄城县、巨野县、成武县、单县、曹县、郓城县、东明县)
雅安市(芦山县、天全县、汉源县、荥经县、宝兴县、雨城区、石棉县、名山区)
黄石市(阳新县、大冶市、西塞山区、下陆区、铁山区、黄石港区)
阜阳市(临泉县、颍上县、颍州区、颍泉区、阜南县、颍东区、界首市、太和县)
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巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、库尔勒市、博湖县、且末县、若羌县、尉犁县、和硕县、焉耆回族自治县、和静县)
日照市(岚山区、莒县、东港区、五莲县)
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拉萨市(堆龙德庆区、林周县、尼木县、曲水县、墨竹工卡县、城关区、当雄县、达孜区)
临沂市(兰山区、郯城县、费县、沂水县、平邑县、河东区、蒙阴县、莒南县、临沭县、罗庄区、沂南县、兰陵县)
廊坊市(霸州市、大城县、三河市、永清县、广阳区、大厂回族自治县、固安县、文安县、安次区、香河县)
◎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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