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阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、九寨沟县、金川县、阿坝县、马尔康市、茂县、理县、壤塘县、小金县、松潘县、汶川县、红原县、黑水县)
上海市(松江区、宝山区、虹口区、金山区、黄浦区、普陀区、奉贤区、静安区、浦东新区、嘉定区、青浦区、长宁区、杨浦区、徐汇区、闵行区、崇明区)
攀枝花市(米易县、东区、西区、盐边县、仁和区)
安阳市(林州市、文峰区、龙安区、汤阴县、内黄县、安阳县、北关区、滑县、殷都区)
中山市
吴忠市(青铜峡市、盐池县、利通区、同心县、红寺堡区)
阜阳市(颍东区、颍州区、颍上县、太和县、临泉县、阜南县、颍泉区、界首市)
乐山市(马边彝族自治县、五通桥区、犍为县、市中区、夹江县、峨边彝族自治县、沐川县、井研县、金口河区、峨眉山市、沙湾区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿合奇县、阿图什市)
楚雄彝族自治州(禄丰市、双柏县、大姚县、牟定县、永仁县、元谋县、楚雄市、姚安县、武定县、南华县)
新乡市(长垣市、红旗区、获嘉县、卫滨区、延津县、封丘县、原阳县、新乡县、卫辉市、牧野区、辉县市、凤泉区)
七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)
塔城地区(塔城市、裕民县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、托里县、额敏县)
晋城市(陵川县、阳城县、城区、高平市、沁水县、泽州县)
黔南布依族苗族自治州(贵定县、独山县、福泉市、罗甸县、长顺县、平塘县、惠水县、瓮安县、都匀市、三都水族自治县、龙里县、荔波县)
绵阳市(梓潼县、北川羌族自治县、江油市、三台县、游仙区、涪城区、平武县、安州区、盐亭县)
安庆市(迎江区、桐城市、宿松县、岳西县、潜山市、大观区、太湖县、怀宁县、宜秀区、望江县)
红河哈尼族彝族自治州(泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、元阳县、蒙自市、红河县、石屏县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、个旧市、绿春县、开远市、建水县)
韶关市(曲江区、仁化县、翁源县、浈江区、乐昌市、始兴县、南雄市、乳源瑶族自治县、武江区、新丰县)
焦作市(博爱县、武陟县、山阳区、中站区、温县、解放区、修武县、马村区、孟州市、沁阳市)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
鞍山市(铁东区、立山区、铁西区、岫岩满族自治县、海城市、台安县、千山区)
呼伦贝尔市(满洲里市、阿荣旗、牙克石市、鄂温克族自治旗、海拉尔区、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、根河市、鄂伦春自治旗、扎赉诺尔区、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、扎兰屯市)
松原市(宁江区、扶余市、乾安县、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
甘南藏族自治州(迭部县、临潭县、舟曲县、合作市、夏河县、碌曲县、卓尼县、玛曲县)
南充市(嘉陵区、顺庆区、营山县、蓬安县、仪陇县、阆中市、南部县、高坪区、西充县)
烟台市(龙口市、莱州市、招远市、福山区、莱山区、莱阳市、芝罘区、栖霞市、海阳市、蓬莱区、牟平区)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
赤峰市(红山区、巴林左旗、巴林右旗、喀喇沁旗、元宝山区、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、宁城县、林西县、松山区、翁牛特旗、敖汉旗)
重庆市(沙坪坝区、九龙坡区、城口县、云阳县、永川区、铜梁区、巫山县、荣昌区、丰都县、梁平区、大足区、北碚区、忠县、綦江区、酉阳土家族苗族自治县、江北区、渝北区、奉节县、彭水苗族土家族自治县、巫溪县、南川区、大渡口区、长寿区、万州区、南岸区、巴南区、渝中区、璧山区、石柱土家族自治县、合川区、开州区、涪陵区、潼南区、武隆区、江津区、秀山土家族苗族自治县、黔江区、垫江县)
白城市(洮北区、镇赉县、通榆县、洮南市、大安市)
常德市(武陵区、桃源县、鼎城区、安乡县、津市市、石门县、澧县、汉寿县、临澧县)
达州市(大竹县、宣汉县、通川区、万源市、渠县、达川区、开江县)
蚌埠市(龙子湖区、淮上区、蚌山区、禹会区、怀远县、五河县、固镇县)
泸州市(泸县、合江县、古蔺县、江阳区、龙马潭区、纳溪区、叙永县)
延安市(安塞区、洛川县、延长县、富县、黄陵县、黄龙县、志丹县、宜川县、吴起县、甘泉县、宝塔区、子长市、延川县)
定西市(漳县、岷县、临洮县、安定区、通渭县、渭源县、陇西县)
濮阳市(范县、南乐县、华龙区、濮阳县、清丰县、台前县)
晋中市(太谷区、平遥县、和顺县、昔阳县、介休市、灵石县、左权县、榆次区、祁县、寿阳县、榆社县)
亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)
张家界市(武陵源区、桑植县、永定区、慈利县)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、甘洛县、宁南县、盐源县、普格县、会理市、越西县、昭觉县、美姑县、布拖县、西昌市、雷波县、德昌县、金阳县、会东县、冕宁县、喜德县)
乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、兴和县、化德县、丰镇市、商都县、卓资县、集宁区、察哈尔右翼前旗、四子王旗、凉城县)
阿勒泰地区(阿勒泰市、吉木乃县、青河县、哈巴河县、福海县、富蕴县、布尔津县)
潍坊市(青州市、奎文区、诸城市、寿光市、坊子区、潍城区、高密市、昌邑市、昌乐县、寒亭区、临朐县、安丘市)
宁波市(鄞州区、江北区、奉化区、宁海县、海曙区、象山县、余姚市、慈溪市、镇海区、北仑区)
揭阳市(惠来县、普宁市、揭东区、揭西县、榕城区)
三沙市(南沙区、西沙区)
丹东市(凤城市、东港市、振兴区、宽甸满族自治县、元宝区、振安区)
鹤壁市(淇县、山城区、浚县、鹤山区、淇滨区)
洛阳市(伊川县、嵩县、栾川县、老城区、涧西区、偃师区、新安县、汝阳县、宜阳县、洛宁县、西工区、洛龙区、孟津区、瀍河回族区)
青岛市(黄岛区、市南区、李沧区、胶州市、市北区、城阳区、莱西市、即墨区、崂山区、平度市)
孝感市(云梦县、应城市、安陆市、孝昌县、大悟县、孝南区、汉川市)
合肥市(肥东县、长丰县、巢湖市、蜀山区、瑶海区、庐阳区、包河区、庐江县、肥西县)
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锡林郭勒盟(太仆寺旗、镶黄旗、二连浩特市、锡林浩特市、正镶白旗、正蓝旗、苏尼特左旗、多伦县、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗)
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抚州市(临川区、东乡区、南城县、宜黄县、南丰县、崇仁县、黎川县、金溪县、资溪县、广昌县、乐安县)
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嘉兴市(嘉善县、海盐县、秀洲区、海宁市、桐乡市、平湖市、南湖区)
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新余市(分宜县、渝水区)
德阳市(广汉市、旌阳区、中江县、绵竹市、什邡市、罗江区)
河源市(紫金县、东源县、源城区、龙川县、和平县、连平县)
◎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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