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阜阳市(界首市、颍泉区、太和县、阜南县、颍上县、颍州区、颍东区、临泉县)
巴中市(巴州区、南江县、平昌县、通江县、恩阳区)
三沙市(西沙区、南沙区)
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衢州市(衢江区、龙游县、柯城区、开化县、江山市、常山县)
西安市(灞桥区、莲湖区、雁塔区、鄠邑区、新城区、周至县、临潼区、未央区、阎良区、长安区、蓝田县、高陵区、碑林区)
延边朝鲜族自治州(和龙市、珲春市、汪清县、图们市、延吉市、龙井市、敦化市、安图县)
六盘水市(水城区、钟山区、盘州市、六枝特区)
宣城市(旌德县、广德市、泾县、宣州区、郎溪县、绩溪县、宁国市)
成都市(金堂县、温江区、大邑县、龙泉驿区、新津区、新都区、成华区、双流区、蒲江县、彭州市、金牛区、简阳市、崇州市、武侯区、青羊区、锦江区、郫都区、都江堰市、邛崃市、青白江区)
舟山市(嵊泗县、定海区、岱山县、普陀区)
乌兰察布市(四子王旗、凉城县、察哈尔右翼后旗、丰镇市、察哈尔右翼前旗、商都县、化德县、兴和县、卓资县、察哈尔右翼中旗、集宁区)
资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)
湘潭市(雨湖区、湘乡市、湘潭县、岳塘区、韶山市)
淮南市(大通区、潘集区、寿县、田家庵区、八公山区、谢家集区、凤台县)
韶关市(曲江区、浈江区、武江区、乐昌市、翁源县、南雄市、仁化县、新丰县、乳源瑶族自治县、始兴县)
保定市(顺平县、易县、安国市、雄县、博野县、涿州市、阜平县、定州市、莲池区、蠡县、曲阳县、涞水县、清苑区、唐县、定兴县、望都县、满城区、安新县、容城县、竞秀区、涞源县、高阳县、高碑店市、徐水区)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
绵阳市(涪城区、北川羌族自治县、江油市、三台县、游仙区、平武县、梓潼县、安州区、盐亭县)
宜春市(铜鼓县、高安市、樟树市、袁州区、丰城市、靖安县、宜丰县、万载县、上高县、奉新县)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、弥勒市、蒙自市、泸西县、红河县、元阳县、建水县、绿春县、河口瑶族自治县、石屏县、个旧市)
达州市(渠县、万源市、达川区、宣汉县、开江县、大竹县、通川区)
清远市(佛冈县、英德市、阳山县、清新区、连州市、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、清城区)
凉山彝族自治州(盐源县、会理市、冕宁县、木里藏族自治县、金阳县、甘洛县、喜德县、德昌县、雷波县、美姑县、布拖县、越西县、会东县、宁南县、普格县、昭觉县、西昌市)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
佳木斯市(前进区、桦南县、向阳区、抚远市、富锦市、汤原县、东风区、郊区、桦川县、同江市)
防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)
内江市(资中县、隆昌市、威远县、市中区、东兴区)
渭南市(合阳县、富平县、大荔县、潼关县、临渭区、韩城市、华州区、华阴市、蒲城县、澄城县、白水县)
宜昌市(兴山县、远安县、秭归县、当阳市、宜都市、猇亭区、夷陵区、五峰土家族自治县、西陵区、点军区、伍家岗区、长阳土家族自治县、枝江市)
本溪市(明山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、溪湖区、平山区、南芬区)
张掖市(民乐县、临泽县、高台县、山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区)
陇南市(武都区、徽县、宕昌县、两当县、文县、西和县、礼县、康县、成县)
三明市(将乐县、尤溪县、三元区、明溪县、永安市、清流县、大田县、沙县区、建宁县、泰宁县、宁化县)
鞍山市(台安县、铁东区、千山区、海城市、岫岩满族自治县、铁西区、立山区)
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台州市(临海市、黄岩区、天台县、椒江区、路桥区、仙居县、温岭市、三门县、玉环市)
娄底市(冷水江市、涟源市、新化县、双峰县、娄星区)
铁岭市(调兵山市、铁岭县、昌图县、清河区、开原市、银州区、西丰县)
文山壮族苗族自治州(广南县、马关县、砚山县、麻栗坡县、西畴县、富宁县、丘北县、文山市)
日照市(五莲县、岚山区、莒县、东港区)
葫芦岛市(连山区、建昌县、绥中县、兴城市、龙港区、南票区)
果洛藏族自治州(达日县、久治县、玛多县、甘德县、班玛县、玛沁县)
新疆维吾尔自治区
昭通市(镇雄县、永善县、彝良县、威信县、水富市、绥江县、昭阳区、巧家县、大关县、盐津县、鲁甸县)
锦州市(古塔区、太和区、北镇市、义县、黑山县、凌河区、凌海市)
承德市(平泉市、双滦区、承德县、丰宁满族自治县、双桥区、隆化县、宽城满族自治县、兴隆县、滦平县、鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
石家庄市(长安区、深泽县、晋州市、赞皇县、灵寿县、辛集市、元氏县、井陉县、新华区、高邑县、赵县、井陉矿区、行唐县、平山县、鹿泉区、无极县、桥西区、裕华区、正定县、新乐市、藁城区、栾城区)
运城市(新绛县、夏县、垣曲县、芮城县、闻喜县、稷山县、临猗县、万荣县、盐湖区、永济市、河津市、平陆县、绛县)
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海北藏族自治州(海晏县、刚察县、祁连县、门源回族自治县)
嘉兴市(平湖市、南湖区、秀洲区、海宁市、海盐县、桐乡市、嘉善县)
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五指山市(定安县、东方市、琼中黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、万宁市、白沙黎族自治县、临高县、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、文昌市、琼海市、屯昌县)
温州市(永嘉县、洞头区、瑞安市、泰顺县、乐清市、苍南县、龙湾区、文成县、瓯海区、平阳县、鹿城区、龙港市)
南阳市(社旗县、西峡县、桐柏县、邓州市、新野县、淅川县、卧龙区、唐河县、宛城区、内乡县、方城县、镇平县、南召县)
常德市(武陵区、鼎城区、石门县、安乡县、汉寿县、津市市、桃源县、临澧县、澧县)
新余市(分宜县、渝水区)
西藏自治区
无锡市(锡山区、梁溪区、江阴市、新吴区、宜兴市、滨湖区、惠山区)
鹤壁市(淇县、鹤山区、浚县、淇滨区、山城区)
抚顺市(望花区、东洲区、清原满族自治县、新宾满族自治县、顺城区、新抚区、抚顺县)
泰安市(泰山区、肥城市、宁阳县、岱岳区、东平县、新泰市)
三门峡市(灵宝市、渑池县、义马市、卢氏县、湖滨区、陕州区)
宁波市(海曙区、镇海区、鄞州区、象山县、慈溪市、奉化区、余姚市、江北区、北仑区、宁海县)
恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、巴东县、利川市、宣恩县、恩施市、来凤县、咸丰县、建始县)
楚雄彝族自治州(牟定县、永仁县、双柏县、元谋县、楚雄市、姚安县、南华县、大姚县、武定县、禄丰市)
◎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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