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湖州市(德清县、南浔区、安吉县、长兴县、吴兴区)
衡水市(景县、冀州区、桃城区、阜城县、安平县、深州市、武邑县、饶阳县、故城县、武强县、枣强县)
黄山市(屯溪区、黟县、休宁县、祁门县、徽州区、歙县、黄山区)
绵阳市(江油市、梓潼县、三台县、平武县、游仙区、盐亭县、安州区、北川羌族自治县、涪城区)
丹东市(振兴区、宽甸满族自治县、东港市、凤城市、振安区、元宝区)
湘潭市(雨湖区、湘乡市、岳塘区、湘潭县、韶山市)
儋州市
钦州市(钦北区、钦南区、浦北县、灵山县)
临夏回族自治州(永靖县、临夏县、康乐县、临夏市、广河县、和政县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
毕节市(七星关区、纳雍县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、黔西市、织金县、大方县)
娄底市(双峰县、新化县、娄星区、冷水江市、涟源市)
商洛市(洛南县、镇安县、商南县、山阳县、丹凤县、柞水县、商州区)
永州市(江永县、祁阳市、零陵区、双牌县、东安县、蓝山县、宁远县、冷水滩区、新田县、道县、江华瑶族自治县)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
宁夏回族自治区
营口市(西市区、站前区、盖州市、老边区、鲅鱼圈区、大石桥市)
无锡市(梁溪区、滨湖区、宜兴市、新吴区、锡山区、惠山区、江阴市)
十堰市(竹山县、房县、郧西县、茅箭区、竹溪县、丹江口市、张湾区、郧阳区)
淄博市(沂源县、桓台县、张店区、周村区、博山区、高青县、淄川区、临淄区)
甘南藏族自治州(合作市、玛曲县、卓尼县、夏河县、碌曲县、临潭县、舟曲县、迭部县)
朔州市(怀仁市、朔城区、右玉县、应县、平鲁区、山阴县)
宜昌市(秭归县、夷陵区、当阳市、兴山县、宜都市、点军区、长阳土家族自治县、西陵区、远安县、伍家岗区、枝江市、五峰土家族自治县、猇亭区)
曲靖市(会泽县、宣威市、麒麟区、罗平县、沾益区、师宗县、富源县、陆良县、马龙区)
吉安市(吉州区、泰和县、安福县、新干县、永新县、井冈山市、遂川县、永丰县、万安县、峡江县、吉安县、青原区、吉水县)
嘉兴市(嘉善县、桐乡市、海宁市、平湖市、海盐县、南湖区、秀洲区)
黑河市(五大连池市、孙吴县、北安市、嫩江市、爱辉区、逊克县)
晋中市(灵石县、太谷区、介休市、和顺县、平遥县、左权县、榆社县、祁县、榆次区、昔阳县、寿阳县)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
南平市(延平区、政和县、浦城县、武夷山市、顺昌县、建阳区、光泽县、建瓯市、松溪县、邵武市)
淮南市(谢家集区、寿县、大通区、田家庵区、潘集区、八公山区、凤台县)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、普定县、平坝区)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
黔西南布依族苗族自治州(望谟县、安龙县、晴隆县、册亨县、普安县、贞丰县、兴仁市、兴义市)
延边朝鲜族自治州(图们市、龙井市、安图县、延吉市、珲春市、汪清县、敦化市、和龙市)
南宁市(隆安县、上林县、宾阳县、邕宁区、青秀区、横州市、良庆区、武鸣区、兴宁区、西乡塘区、马山县、江南区)
保山市(龙陵县、昌宁县、隆阳区、施甸县、腾冲市)
威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)
柳州市(融水苗族自治县、鹿寨县、鱼峰区、柳江区、柳南区、三江侗族自治县、城中区、融安县、柳北区、柳城县)
德州市(临邑县、乐陵市、平原县、德城区、庆云县、陵城区、夏津县、武城县、齐河县、禹城市、宁津县)
宜春市(万载县、宜丰县、高安市、上高县、樟树市、靖安县、袁州区、奉新县、铜鼓县、丰城市)
雅安市(名山区、汉源县、雨城区、天全县、荥经县、芦山县、宝兴县、石棉县)
佛山市(三水区、南海区、禅城区、顺德区、高明区)
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、磴口县、临河区、乌拉特前旗、五原县、乌拉特中旗、杭锦后旗)
乐山市(马边彝族自治县、金口河区、五通桥区、市中区、夹江县、峨眉山市、沐川县、峨边彝族自治县、沙湾区、犍为县、井研县)
西藏自治区
扬州市(江都区、高邮市、广陵区、仪征市、宝应县、邗江区)
蚌埠市(固镇县、禹会区、龙子湖区、淮上区、蚌山区、怀远县、五河县)
池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)
德阳市(中江县、什邡市、广汉市、罗江区、旌阳区、绵竹市)
北京市(平谷区、大兴区、西城区、丰台区、通州区、东城区、门头沟区、海淀区、朝阳区、顺义区、昌平区、延庆区、房山区、怀柔区、密云区、石景山区)
吴忠市(盐池县、青铜峡市、利通区、红寺堡区、同心县)
泉州市(南安市、永春县、安溪县、丰泽区、洛江区、鲤城区、惠安县、石狮市、晋江市、泉港区、德化县、金门县)
葫芦岛市(绥中县、兴城市、南票区、龙港区、建昌县、连山区)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、茫崖市、德令哈市、天峻县、格尔木市、乌兰县)
长治市(上党区、沁源县、平顺县、武乡县、黎城县、沁县、襄垣县、长子县、潞州区、壶关县、潞城区、屯留区)
玉树藏族自治州(囊谦县、杂多县、玉树市、曲麻莱县、称多县、治多县)
长春市(宽城区、公主岭市、朝阳区、德惠市、农安县、榆树市、双阳区、九台区、二道区、南关区、绿园区)
阿克苏地区(拜城县、温宿县、沙雅县、乌什县、新和县、阿瓦提县、库车市、阿克苏市、柯坪县)
重庆市(渝北区、沙坪坝区、巴南区、涪陵区、璧山区、渝中区、黔江区、石柱土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、忠县、武隆区、巫溪县、丰都县、长寿区、荣昌区、垫江县、大足区、梁平区、綦江区、江北区、永川区、大渡口区、合川区、南岸区、城口县、奉节县、彭水苗族土家族自治县、潼南区、酉阳土家族苗族自治县、铜梁区、北碚区、南川区、巫山县、万州区、九龙坡区、江津区、开州区、云阳县)
滨州市(滨城区、博兴县、邹平市、沾化区、惠民县、无棣县、阳信县)
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克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿合奇县、乌恰县、阿克陶县)
朝阳市(建平县、双塔区、凌源市、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、朝阳县)
吉林市(永吉县、船营区、昌邑区、丰满区、蛟河市、龙潭区、桦甸市、舒兰市、磐石市)
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塔城地区(裕民县、沙湾市、塔城市、额敏县、托里县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县)
芜湖市(无为市、弋江区、繁昌区、镜湖区、湾沚区、南陵县、鸠江区)
庆阳市(华池县、镇原县、宁县、西峰区、正宁县、庆城县、合水县、环县)
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中山市
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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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