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合肥市(包河区、巢湖市、长丰县、瑶海区、肥西县、庐江县、蜀山区、肥东县、庐阳区)
昆明市(呈贡区、官渡区、东川区、富民县、嵩明县、晋宁区、石林彝族自治县、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、五华区、西山区、盘龙区、安宁市)
张家口市(尚义县、怀来县、蔚县、怀安县、阳原县、康保县、桥西区、崇礼区、下花园区、赤城县、涿鹿县、沽源县、宣化区、张北县、万全区、桥东区)
文山壮族苗族自治州(富宁县、麻栗坡县、砚山县、文山市、西畴县、丘北县、马关县、广南县)
重庆市(铜梁区、忠县、丰都县、彭水苗族土家族自治县、南岸区、渝中区、巫溪县、大渡口区、沙坪坝区、奉节县、南川区、合川区、渝北区、江津区、巴南区、北碚区、九龙坡区、城口县、巫山县、綦江区、璧山区、潼南区、石柱土家族自治县、梁平区、秀山土家族苗族自治县、武隆区、涪陵区、开州区、大足区、江北区、万州区、永川区、黔江区、荣昌区、长寿区、酉阳土家族苗族自治县、云阳县、垫江县)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
鞍山市(千山区、立山区、海城市、岫岩满族自治县、台安县、铁西区、铁东区)
金昌市(金川区、永昌县)
宿迁市(沭阳县、宿城区、泗阳县、宿豫区、泗洪县)
巴中市(恩阳区、巴州区、南江县、平昌县、通江县)
昭通市(大关县、昭阳区、绥江县、巧家县、威信县、彝良县、水富市、永善县、盐津县、鲁甸县、镇雄县)
盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)
海南藏族自治州(同德县、贵南县、共和县、贵德县、兴海县)
青岛市(胶州市、莱西市、城阳区、黄岛区、李沧区、市南区、市北区、崂山区、平度市、即墨区)
通辽市(奈曼旗、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、科尔沁区、霍林郭勒市、库伦旗)
淮南市(八公山区、谢家集区、凤台县、田家庵区、寿县、潘集区、大通区)
梅州市(蕉岭县、大埔县、平远县、五华县、梅县区、梅江区、丰顺县、兴宁市)
武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、金塔县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、玉门市、瓜州县)
南充市(南部县、仪陇县、高坪区、蓬安县、嘉陵区、营山县、顺庆区、西充县、阆中市)
伊春市(嘉荫县、友好区、铁力市、伊美区、乌翠区、丰林县、金林区、南岔县、大箐山县、汤旺县)
淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)
平顶山市(卫东区、鲁山县、舞钢市、叶县、新华区、汝州市、湛河区、宝丰县、郏县、石龙区)
邢台市(临西县、任泽区、南宫市、宁晋县、隆尧县、广宗县、临城县、南和区、沙河市、平乡县、信都区、巨鹿县、内丘县、威县、清河县、襄都区、新河县、柏乡县)
泰安市(岱岳区、新泰市、宁阳县、东平县、泰山区、肥城市)
威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)
钦州市(钦南区、浦北县、灵山县、钦北区)
大连市(瓦房店市、旅顺口区、中山区、甘井子区、普兰店区、长海县、沙河口区、金州区、庄河市、西岗区)
南昌市(青山湖区、南昌县、东湖区、青云谱区、红谷滩区、西湖区、进贤县、安义县、新建区)
六盘水市(钟山区、水城区、盘州市、六枝特区)
抚州市(资溪县、南丰县、金溪县、宜黄县、东乡区、崇仁县、乐安县、南城县、临川区、广昌县、黎川县)
新疆维吾尔自治区
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿合奇县、阿克陶县)
黄山市(徽州区、休宁县、黄山区、祁门县、歙县、屯溪区、黟县)
鄂尔多斯市(乌审旗、鄂托克前旗、杭锦旗、康巴什区、鄂托克旗、伊金霍洛旗、东胜区、准格尔旗、达拉特旗)
通化市(梅河口市、东昌区、通化县、辉南县、集安市、二道江区、柳河县)
大理白族自治州(鹤庆县、宾川县、剑川县、漾濞彝族自治县、大理市、祥云县、云龙县、洱源县、永平县、弥渡县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县)
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、轮台县、和静县、和硕县、尉犁县、焉耆回族自治县、库尔勒市、博湖县、且末县)
五指山市(琼中黎族苗族自治县、东方市、定安县、琼海市、屯昌县、万宁市、白沙黎族自治县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县、文昌市)
南通市(崇川区、如皋市、通州区、海安市、如东县、启东市、海门区)
驻马店市(上蔡县、泌阳县、西平县、遂平县、确山县、正阳县、平舆县、新蔡县、汝南县、驿城区)
鸡西市(城子河区、鸡冠区、滴道区、麻山区、密山市、虎林市、梨树区、鸡东县、恒山区)
南宁市(江南区、青秀区、隆安县、马山县、武鸣区、良庆区、兴宁区、邕宁区、宾阳县、上林县、西乡塘区、横州市)
九江市(浔阳区、庐山市、湖口县、濂溪区、共青城市、都昌县、柴桑区、修水县、彭泽县、瑞昌市、武宁县、德安县、永修县)
林芝市(工布江达县、米林市、波密县、朗县、察隅县、墨脱县、巴宜区)
上饶市(玉山县、信州区、广信区、弋阳县、德兴市、婺源县、铅山县、横峰县、鄱阳县、广丰区、万年县、余干县)
滨州市(滨城区、惠民县、沾化区、无棣县、阳信县、博兴县、邹平市)
营口市(大石桥市、站前区、鲅鱼圈区、盖州市、老边区、西市区)
达州市(万源市、开江县、通川区、达川区、大竹县、宣汉县、渠县)
延边朝鲜族自治州(龙井市、延吉市、汪清县、珲春市、图们市、安图县、敦化市、和龙市)
宜昌市(五峰土家族自治县、兴山县、宜都市、西陵区、猇亭区、长阳土家族自治县、枝江市、远安县、夷陵区、点军区、伍家岗区、秭归县、当阳市)
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湖州市(德清县、吴兴区、安吉县、长兴县、南浔区)
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聊城市(东昌府区、临清市、高唐县、阳谷县、东阿县、莘县、冠县、茌平区)
宁波市(余姚市、宁海县、奉化区、江北区、海曙区、慈溪市、象山县、鄞州区、镇海区、北仑区)
红河哈尼族彝族自治州(红河县、个旧市、建水县、绿春县、泸西县、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、石屏县、屏边苗族自治县、弥勒市、元阳县、开远市)
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徐州市(新沂市、沛县、睢宁县、泉山区、鼓楼区、邳州市、贾汪区、铜山区、云龙区、丰县)
菏泽市(巨野县、单县、郓城县、东明县、鄄城县、牡丹区、曹县、定陶区、成武县)
景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)
秦皇岛市(抚宁区、昌黎县、海港区、山海关区、青龙满族自治县、北戴河区、卢龙县)
赤峰市(红山区、巴林左旗、喀喇沁旗、翁牛特旗、宁城县、林西县、敖汉旗、松山区、巴林右旗、元宝山区、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗)
葫芦岛市(南票区、兴城市、龙港区、绥中县、建昌县、连山区)
朔州市(应县、朔城区、山阴县、右玉县、怀仁市、平鲁区)
福州市(长乐区、仓山区、罗源县、鼓楼区、平潭县、福清市、闽侯县、闽清县、晋安区、马尾区、永泰县、连江县、台江区)
◎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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