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临汾市(汾西县、蒲县、翼城县、侯马市、曲沃县、永和县、襄汾县、霍州市、大宁县、尧都区、安泽县、吉县、隰县、浮山县、乡宁县、古县、洪洞县)
营口市(站前区、老边区、西市区、鲅鱼圈区、盖州市、大石桥市)
杭州市(临平区、西湖区、富阳区、桐庐县、滨江区、萧山区、余杭区、拱墅区、临安区、钱塘区、建德市、上城区、淳安县)
湖州市(安吉县、南浔区、德清县、吴兴区、长兴县)
南平市(延平区、顺昌县、建瓯市、建阳区、邵武市、光泽县、武夷山市、政和县、松溪县、浦城县)
梅州市(梅江区、大埔县、五华县、丰顺县、蕉岭县、平远县、梅县区、兴宁市)
百色市(右江区、西林县、德保县、隆林各族自治县、平果市、田林县、田阳区、那坡县、田东县、靖西市、乐业县、凌云县)
泰州市(靖江市、海陵区、泰兴市、兴化市、高港区、姜堰区)
景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)
鸡西市(鸡东县、城子河区、恒山区、虎林市、滴道区、密山市、梨树区、鸡冠区、麻山区)
随州市(广水市、随县、曾都区)
日照市(莒县、五莲县、东港区、岚山区)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、宁江区、长岭县)
沈阳市(苏家屯区、康平县、辽中区、法库县、沈北新区、沈河区、和平区、新民市、大东区、铁西区、于洪区、浑南区、皇姑区)
佛山市(三水区、南海区、顺德区、高明区、禅城区)
常州市(武进区、天宁区、金坛区、溧阳市、钟楼区、新北区)
长治市(平顺县、武乡县、黎城县、屯留区、长子县、潞州区、潞城区、沁县、壶关县、沁源县、襄垣县、上党区)
达州市(通川区、渠县、开江县、达川区、大竹县、宣汉县、万源市)
包头市(固阳县、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、土默特右旗、东河区、白云鄂博矿区、青山区、九原区、石拐区)
张家口市(涿鹿县、桥东区、下花园区、康保县、怀安县、万全区、尚义县、张北县、宣化区、阳原县、崇礼区、沽源县、赤城县、桥西区、蔚县、怀来县)
肇庆市(端州区、鼎湖区、封开县、德庆县、广宁县、怀集县、四会市、高要区)
阜新市(新邱区、细河区、太平区、彰武县、清河门区、海州区、阜新蒙古族自治县)
濮阳市(台前县、清丰县、濮阳县、华龙区、范县、南乐县)
邯郸市(丛台区、曲周县、魏县、复兴区、大名县、馆陶县、永年区、邱县、肥乡区、临漳县、鸡泽县、磁县、峰峰矿区、武安市、成安县、广平县、涉县、邯山区)
娄底市(冷水江市、新化县、娄星区、双峰县、涟源市)
克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区、独山子区)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、临夏市、广河县、和政县、永靖县、东乡族自治县、康乐县)
池州市(青阳县、贵池区、石台县、东至县)
兴安盟(乌兰浩特市、阿尔山市、突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗)
绵阳市(梓潼县、三台县、涪城区、安州区、平武县、北川羌族自治县、盐亭县、游仙区、江油市)
嘉兴市(海宁市、南湖区、海盐县、平湖市、秀洲区、嘉善县、桐乡市)
黄冈市(黄梅县、蕲春县、武穴市、团风县、麻城市、罗田县、黄州区、浠水县、英山县、红安县)
绍兴市(柯桥区、诸暨市、上虞区、越城区、新昌县、嵊州市)
东营市(垦利区、利津县、河口区、东营区、广饶县)
汕尾市(陆河县、海丰县、城区、陆丰市)
巴中市(南江县、巴州区、平昌县、通江县、恩阳区)
孝感市(汉川市、云梦县、大悟县、孝南区、孝昌县、应城市、安陆市)
广安市(邻水县、华蓥市、广安区、岳池县、武胜县、前锋区)
德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、盈江县、芒市、陇川县、梁河县)
渭南市(澄城县、蒲城县、合阳县、华阴市、大荔县、白水县、潼关县、富平县、临渭区、华州区、韩城市)
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聊城市(东昌府区、高唐县、阳谷县、临清市、茌平区、莘县、冠县、东阿县)
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德州市(禹城市、德城区、陵城区、宁津县、临邑县、庆云县、齐河县、夏津县、乐陵市、平原县、武城县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)
南京市(建邺区、玄武区、江宁区、六合区、雨花台区、鼓楼区、浦口区、栖霞区、秦淮区、溧水区、高淳区)
庆阳市(合水县、庆城县、镇原县、环县、华池县、正宁县、宁县、西峰区)
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淄博市(桓台县、张店区、高青县、沂源县、博山区、周村区、临淄区、淄川区)
西安市(新城区、未央区、临潼区、阎良区、长安区、灞桥区、鄠邑区、碑林区、雁塔区、周至县、蓝田县、高陵区、莲湖区)
宝鸡市(凤翔区、太白县、扶风县、麟游县、渭滨区、千阳县、眉县、陇县、凤县、岐山县、金台区、陈仓区)
保定市(唐县、竞秀区、顺平县、满城区、涞源县、安国市、雄县、曲阳县、高碑店市、容城县、定兴县、阜平县、涿州市、易县、莲池区、定州市、徐水区、蠡县、清苑区、高阳县、博野县、望都县、安新县、涞水县)
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苏州市(相城区、虎丘区、太仓市、昆山市、姑苏区、吴中区、张家港市、吴江区、常熟市)
吕梁市(交口县、柳林县、孝义市、汾阳市、交城县、临县、文水县、岚县、中阳县、兴县、石楼县、离石区、方山县)
乐山市(峨眉山市、沐川县、沙湾区、夹江县、五通桥区、井研县、犍为县、马边彝族自治县、金口河区、峨边彝族自治县、市中区)
大庆市(肇源县、林甸县、红岗区、大同区、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、萨尔图区、肇州县)
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呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、海拉尔区、根河市、扎赉诺尔区、阿荣旗、鄂伦春自治旗、满洲里市、新巴尔虎右旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、陈巴尔虎旗、牙克石市、扎兰屯市、额尔古纳市)
芜湖市(无为市、湾沚区、镜湖区、弋江区、繁昌区、鸠江区、南陵县)
潍坊市(潍城区、寒亭区、诸城市、奎文区、安丘市、青州市、高密市、临朐县、坊子区、寿光市、昌邑市、昌乐县)
开封市(祥符区、顺河回族区、鼓楼区、通许县、杞县、禹王台区、龙亭区、兰考县、尉氏县)
萍乡市(湘东区、上栗县、莲花县、芦溪县、安源区)
临沂市(蒙阴县、平邑县、费县、兰山区、莒南县、罗庄区、沂水县、兰陵县、河东区、沂南县、郯城县、临沭县)
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常德市(安乡县、石门县、澧县、鼎城区、汉寿县、武陵区、津市市、临澧县、桃源县)
六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)
铁岭市(西丰县、银州区、清河区、调兵山市、开原市、铁岭县、昌图县)
马鞍山市(和县、含山县、博望区、雨山区、花山区、当涂县)
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◎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”。
新闻结尾
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