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恩施土家族苗族自治州(来凤县、巴东县、宣恩县、咸丰县、恩施市、建始县、鹤峰县、利川市)
宜昌市(伍家岗区、兴山县、猇亭区、西陵区、当阳市、远安县、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、枝江市、点军区、秭归县)
内蒙古自治区
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
镇江市(润州区、丹徒区、扬中市、丹阳市、京口区、句容市)
襄阳市(谷城县、襄州区、老河口市、保康县、南漳县、宜城市、襄城区、枣阳市、樊城区)
阜阳市(界首市、颍州区、颍东区、阜南县、颍上县、临泉县、颍泉区、太和县)
铁岭市(银州区、清河区、调兵山市、开原市、铁岭县、西丰县、昌图县)
南宁市(横州市、武鸣区、上林县、宾阳县、良庆区、西乡塘区、青秀区、邕宁区、江南区、马山县、隆安县、兴宁区)
甘孜藏族自治州(泸定县、得荣县、白玉县、九龙县、理塘县、康定市、德格县、石渠县、乡城县、稻城县、炉霍县、雅江县、色达县、巴塘县、道孚县、新龙县、丹巴县、甘孜县)
汉中市(宁强县、镇巴县、城固县、勉县、略阳县、汉台区、西乡县、洋县、留坝县、南郑区、佛坪县)
贵港市(平南县、港北区、港南区、覃塘区、桂平市)
肇庆市(广宁县、德庆县、鼎湖区、端州区、封开县、怀集县、四会市、高要区)
无锡市(江阴市、梁溪区、惠山区、宜兴市、滨湖区、锡山区、新吴区)
阳江市(阳春市、阳东区、江城区、阳西县)
绥化市(庆安县、北林区、安达市、绥棱县、海伦市、肇东市、明水县、望奎县、青冈县、兰西县)
邯郸市(邱县、永年区、峰峰矿区、临漳县、鸡泽县、成安县、复兴区、邯山区、广平县、魏县、肥乡区、磁县、武安市、馆陶县、涉县、大名县、曲周县、丛台区)
邢台市(南宫市、广宗县、隆尧县、任泽区、信都区、临城县、襄都区、临西县、宁晋县、柏乡县、巨鹿县、威县、新河县、南和区、内丘县、沙河市、清河县、平乡县)
许昌市(长葛市、建安区、襄城县、禹州市、魏都区、鄢陵县)
防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)
吉林市(蛟河市、永吉县、桦甸市、丰满区、舒兰市、龙潭区、昌邑区、磐石市、船营区)
萍乡市(莲花县、湘东区、芦溪县、上栗县、安源区)
长春市(榆树市、双阳区、德惠市、九台区、公主岭市、二道区、农安县、朝阳区、南关区、宽城区、绿园区)
成都市(崇州市、成华区、龙泉驿区、郫都区、锦江区、简阳市、蒲江县、邛崃市、青白江区、新都区、青羊区、彭州市、金堂县、双流区、温江区、新津区、都江堰市、武侯区、金牛区、大邑县)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、天峻县、乌兰县、格尔木市、茫崖市、德令哈市)
运城市(闻喜县、临猗县、盐湖区、绛县、平陆县、芮城县、夏县、新绛县、万荣县、稷山县、垣曲县、河津市、永济市)
遂宁市(蓬溪县、射洪市、大英县、安居区、船山区)
喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县、巴楚县、喀什市、莎车县、疏附县、英吉沙县、疏勒县、伽师县、岳普湖县、叶城县、麦盖提县)
蚌埠市(怀远县、固镇县、龙子湖区、淮上区、蚌山区、禹会区、五河县)
黔南布依族苗族自治州(长顺县、贵定县、福泉市、独山县、平塘县、罗甸县、三都水族自治县、瓮安县、荔波县、都匀市、惠水县、龙里县)
济南市(平阴县、章丘区、长清区、历下区、槐荫区、商河县、济阳区、钢城区、市中区、历城区、天桥区、莱芜区)
潍坊市(临朐县、青州市、昌邑市、诸城市、昌乐县、坊子区、寒亭区、安丘市、高密市、寿光市、潍城区、奎文区)
锡林郭勒盟(苏尼特左旗、多伦县、锡林浩特市、镶黄旗、二连浩特市、苏尼特右旗、太仆寺旗、正镶白旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗)
锦州市(古塔区、义县、北镇市、凌河区、凌海市、太和区、黑山县)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、普安县、册亨县、望谟县、贞丰县、安龙县、晴隆县、兴义市)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、凤凰县、保靖县、吉首市、龙山县、泸溪县、古丈县、永顺县)
衢州市(江山市、常山县、衢江区、开化县、龙游县、柯城区)
咸阳市(三原县、淳化县、永寿县、渭城区、乾县、礼泉县、杨陵区、泾阳县、旬邑县、秦都区、彬州市、长武县、兴平市、武功县)
淮南市(凤台县、田家庵区、寿县、潘集区、谢家集区、八公山区、大通区)
乌鲁木齐市(达坂城区、沙依巴克区、米东区、新市区、天山区、水磨沟区、头屯河区、乌鲁木齐县)
佛山市(高明区、顺德区、禅城区、南海区、三水区)
苏州市(张家港市、吴江区、太仓市、姑苏区、虎丘区、昆山市、常熟市、相城区、吴中区)
揭阳市(揭西县、惠来县、普宁市、揭东区、榕城区)
鹤岗市(南山区、东山区、绥滨县、兴安区、兴山区、萝北县、工农区、向阳区)
兰州市(皋兰县、红古区、七里河区、城关区、榆中县、西固区、安宁区、永登县)
昌都市(贡觉县、卡若区、江达县、边坝县、察雅县、左贡县、洛隆县、丁青县、芒康县、类乌齐县、八宿县)
九江市(武宁县、德安县、瑞昌市、永修县、修水县、柴桑区、湖口县、濂溪区、都昌县、共青城市、庐山市、浔阳区、彭泽县)
大庆市(肇州县、红岗区、龙凤区、萨尔图区、大同区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、肇源县)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
铜川市(耀州区、宜君县、王益区、印台区)
滨州市(沾化区、滨城区、阳信县、邹平市、博兴县、惠民县、无棣县)
商丘市(永城市、睢县、虞城县、梁园区、夏邑县、睢阳区、宁陵县、民权县、柘城县)
芜湖市(无为市、鸠江区、弋江区、南陵县、繁昌区、镜湖区、湾沚区)
眉山市(丹棱县、仁寿县、青神县、东坡区、彭山区、洪雅县)
呼和浩特市(清水河县、赛罕区、新城区、武川县、和林格尔县、土默特左旗、玉泉区、回民区、托克托县)
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莆田市(涵江区、仙游县、荔城区、城厢区、秀屿区)
徐州市(铜山区、新沂市、贾汪区、云龙区、鼓楼区、睢宁县、沛县、泉山区、邳州市、丰县)
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十堰市(竹山县、竹溪县、房县、郧西县、张湾区、茅箭区、丹江口市、郧阳区)
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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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