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天水市(秦州区、甘谷县、武山县、麦积区、清水县、秦安县、张家川回族自治县)
七台河市(茄子河区、勃利县、桃山区、新兴区)
遂宁市(大英县、蓬溪县、射洪市、安居区、船山区)
锦州市(凌海市、凌河区、黑山县、义县、古塔区、北镇市、太和区)
朝阳市(朝阳县、双塔区、建平县、北票市、龙城区、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
衡阳市(珠晖区、蒸湘区、雁峰区、祁东县、衡阳县、衡南县、衡东县、南岳区、衡山县、常宁市、石鼓区、耒阳市)
金昌市(永昌县、金川区)
蚌埠市(禹会区、蚌山区、淮上区、龙子湖区、怀远县、五河县、固镇县)
宜宾市(高县、南溪区、筠连县、长宁县、叙州区、珙县、江安县、屏山县、翠屏区、兴文县)
巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、轮台县、若羌县、和硕县、尉犁县、且末县、和静县、库尔勒市、博湖县)
恩施土家族苗族自治州(利川市、咸丰县、恩施市、巴东县、建始县、鹤峰县、来凤县、宣恩县)
临汾市(永和县、汾西县、尧都区、隰县、襄汾县、翼城县、蒲县、古县、吉县、洪洞县、霍州市、侯马市、安泽县、浮山县、乡宁县、曲沃县、大宁县)
朔州市(朔城区、平鲁区、右玉县、山阴县、怀仁市、应县)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、通道侗族自治县、中方县、溆浦县、会同县、沅陵县、鹤城区、新晃侗族自治县、辰溪县、麻阳苗族自治县、洪江市)
周口市(扶沟县、太康县、郸城县、鹿邑县、川汇区、西华县、沈丘县、项城市、淮阳区、商水县)
防城港市(防城区、上思县、东兴市、港口区)
酒泉市(玉门市、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、敦煌市、肃北蒙古族自治县、金塔县)
白山市(浑江区、抚松县、临江市、靖宇县、江源区、长白朝鲜族自治县)
鹤壁市(鹤山区、浚县、淇县、淇滨区、山城区)
南充市(蓬安县、阆中市、嘉陵区、顺庆区、南部县、高坪区、西充县、营山县、仪陇县)
丽水市(遂昌县、莲都区、缙云县、青田县、景宁畲族自治县、庆元县、龙泉市、松阳县、云和县)
五指山市(陵水黎族自治县、定安县、琼海市、澄迈县、屯昌县、万宁市、临高县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、文昌市、东方市、琼中黎族苗族自治县)
台州市(仙居县、天台县、黄岩区、玉环市、路桥区、临海市、椒江区、温岭市、三门县)
商丘市(梁园区、睢县、虞城县、夏邑县、柘城县、永城市、民权县、宁陵县、睢阳区)
新余市(分宜县、渝水区)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
佳木斯市(同江市、汤原县、富锦市、向阳区、桦南县、东风区、抚远市、前进区、桦川县、郊区)
凉山彝族自治州(会理市、木里藏族自治县、布拖县、冕宁县、盐源县、越西县、西昌市、宁南县、喜德县、德昌县、甘洛县、会东县、雷波县、普格县、金阳县、美姑县、昭觉县)
巴彦淖尔市(临河区、杭锦后旗、乌拉特后旗、磴口县、乌拉特中旗、五原县、乌拉特前旗)
聊城市(茌平区、莘县、阳谷县、东阿县、东昌府区、冠县、临清市、高唐县)
阳江市(阳西县、江城区、阳东区、阳春市)
鄂尔多斯市(达拉特旗、乌审旗、杭锦旗、鄂托克旗、康巴什区、东胜区、鄂托克前旗、准格尔旗、伊金霍洛旗)
六安市(舒城县、叶集区、霍邱县、霍山县、裕安区、金寨县、金安区)
厦门市(思明区、湖里区、海沧区、集美区、同安区、翔安区)
抚顺市(新抚区、新宾满族自治县、顺城区、东洲区、清原满族自治县、抚顺县、望花区)
亳州市(谯城区、蒙城县、利辛县、涡阳县)
滁州市(全椒县、天长市、南谯区、来安县、明光市、定远县、琅琊区、凤阳县)
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昌都市(卡若区、察雅县、类乌齐县、贡觉县、芒康县、丁青县、边坝县、左贡县、八宿县、江达县、洛隆县)
驻马店市(正阳县、泌阳县、西平县、新蔡县、驿城区、平舆县、上蔡县、遂平县、确山县、汝南县)
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广安市(武胜县、邻水县、华蓥市、前锋区、岳池县、广安区)
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黄石市(阳新县、黄石港区、铁山区、大冶市、下陆区、西塞山区)
石家庄市(平山县、鹿泉区、高邑县、裕华区、元氏县、新华区、长安区、赵县、井陉矿区、赞皇县、无极县、栾城区、灵寿县、深泽县、井陉县、正定县、新乐市、行唐县、辛集市、晋州市、藁城区、桥西区)
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荆门市(掇刀区、沙洋县、东宝区、京山市、钟祥市)
儋州市
巴中市(平昌县、南江县、通江县、巴州区、恩阳区)
忻州市(原平市、保德县、五台县、忻府区、五寨县、偏关县、神池县、繁峙县、静乐县、河曲县、宁武县、岢岚县、定襄县、代县)
伊犁哈萨克自治州(奎屯市、巩留县、霍尔果斯市、伊宁市、霍城县、新源县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、昭苏县、特克斯县)
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湘西土家族苗族自治州(永顺县、泸溪县、凤凰县、保靖县、龙山县、花垣县、吉首市、古丈县)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、奇台县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、玛纳斯县、昌吉市、阜康市)
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沧州市(献县、南皮县、河间市、肃宁县、孟村回族自治县、泊头市、吴桥县、新华区、沧县、黄骅市、任丘市、运河区、东光县、盐山县、青县、海兴县)
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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”。
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