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唐山市(古冶区、丰润区、曹妃甸区、玉田县、滦南县、乐亭县、路北区、丰南区、迁安市、路南区、滦州市、遵化市、迁西县、开平区)
巴彦淖尔市(杭锦后旗、五原县、磴口县、临河区、乌拉特前旗、乌拉特后旗、乌拉特中旗)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿图什市、阿合奇县)
佛山市(禅城区、三水区、高明区、顺德区、南海区)
红河哈尼族彝族自治州(石屏县、红河县、绿春县、开远市、屏边苗族自治县、元阳县、蒙自市、个旧市、建水县、弥勒市、泸西县、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县)
百色市(田阳区、田东县、隆林各族自治县、右江区、凌云县、德保县、靖西市、平果市、田林县、西林县、那坡县、乐业县)
襄阳市(襄城区、樊城区、枣阳市、襄州区、谷城县、宜城市、老河口市、保康县、南漳县)
株洲市(芦淞区、攸县、石峰区、炎陵县、荷塘区、茶陵县、醴陵市、渌口区、天元区)
芜湖市(弋江区、繁昌区、镜湖区、鸠江区、南陵县、无为市、湾沚区)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、精河县、温泉县、阿拉山口市)
云浮市(郁南县、新兴县、罗定市、云城区、云安区)
江门市(蓬江区、台山市、鹤山市、恩平市、新会区、开平市、江海区)
林芝市(工布江达县、米林市、察隅县、波密县、墨脱县、朗县、巴宜区)
驻马店市(遂平县、驿城区、汝南县、泌阳县、平舆县、上蔡县、新蔡县、确山县、西平县、正阳县)
铜陵市(义安区、枞阳县、郊区、铜官区)
东莞市
鸡西市(密山市、麻山区、城子河区、滴道区、鸡冠区、梨树区、恒山区、鸡东县、虎林市)
辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)
常德市(鼎城区、津市市、石门县、澧县、临澧县、武陵区、汉寿县、桃源县、安乡县)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
金华市(磐安县、金东区、武义县、永康市、浦江县、东阳市、婺城区、兰溪市、义乌市)
商洛市(商州区、山阳县、柞水县、镇安县、洛南县、丹凤县、商南县)
临夏回族自治州(东乡族自治县、临夏县、临夏市、康乐县、永靖县、和政县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
济宁市(兖州区、泗水县、任城区、邹城市、汶上县、梁山县、鱼台县、微山县、金乡县、曲阜市、嘉祥县)
河池市(东兰县、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、金城江区、南丹县、天峨县、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、凤山县、宜州区)
海东市(民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、化隆回族自治县、平安区、互助土族自治县)
河源市(东源县、源城区、紫金县、龙川县、和平县、连平县)
南平市(建阳区、建瓯市、延平区、顺昌县、浦城县、松溪县、政和县、邵武市、光泽县、武夷山市)
南宁市(宾阳县、横州市、西乡塘区、兴宁区、武鸣区、马山县、邕宁区、隆安县、江南区、良庆区、青秀区、上林县)
铁岭市(清河区、调兵山市、开原市、铁岭县、昌图县、银州区、西丰县)
益阳市(南县、资阳区、沅江市、安化县、赫山区、桃江县)
九江市(柴桑区、湖口县、武宁县、永修县、都昌县、修水县、庐山市、浔阳区、共青城市、瑞昌市、彭泽县、濂溪区、德安县)
赤峰市(翁牛特旗、巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗、红山区、喀喇沁旗、元宝山区、敖汉旗、宁城县、林西县、松山区、巴林左旗)
景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)
宁德市(霞浦县、古田县、福鼎市、寿宁县、蕉城区、屏南县、周宁县、柘荣县、福安市)
宁波市(余姚市、江北区、镇海区、奉化区、象山县、鄞州区、宁海县、海曙区、北仑区、慈溪市)
洛阳市(瀍河回族区、伊川县、洛宁县、宜阳县、洛龙区、嵩县、汝阳县、新安县、栾川县、偃师区、西工区、涧西区、老城区、孟津区)
抚州市(临川区、东乡区、乐安县、黎川县、南丰县、广昌县、南城县、崇仁县、金溪县、资溪县、宜黄县)
德州市(庆云县、德城区、禹城市、夏津县、齐河县、陵城区、乐陵市、临邑县、宁津县、平原县、武城县)
承德市(鹰手营子矿区、平泉市、围场满族蒙古族自治县、隆化县、承德县、双滦区、滦平县、兴隆县、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、双桥区)
海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、海晏县、刚察县)
咸阳市(礼泉县、杨陵区、彬州市、淳化县、秦都区、乾县、长武县、泾阳县、武功县、旬邑县、渭城区、三原县、永寿县、兴平市)
玉溪市(易门县、华宁县、新平彝族傣族自治县、通海县、峨山彝族自治县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、澄江市)
龙岩市(连城县、漳平市、永定区、武平县、新罗区、上杭县、长汀县)
阜新市(彰武县、细河区、阜新蒙古族自治县、太平区、新邱区、海州区、清河门区)
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池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)
泰安市(宁阳县、泰山区、东平县、岱岳区、肥城市、新泰市)
漳州市(东山县、长泰区、龙海区、平和县、诏安县、云霄县、漳浦县、芗城区、龙文区、南靖县、华安县)
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淮安市(涟水县、金湖县、洪泽区、淮阴区、淮安区、清江浦区、盱眙县)
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玉树藏族自治州(玉树市、治多县、杂多县、囊谦县、曲麻莱县、称多县)
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黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县、同仁市)
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六安市(金寨县、霍邱县、裕安区、舒城县、霍山县、叶集区、金安区)
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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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