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通辽市(科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、霍林郭勒市、奈曼旗、库伦旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、开鲁县)

巴中市(平昌县、南江县、恩阳区、巴州区、通江县)

三沙市(西沙区、南沙区)

玉溪市(澄江市、峨山彝族自治县、易门县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、新平彝族傣族自治县、江川区、通海县)  长春市(榆树市、朝阳区、南关区、农安县、公主岭市、绿园区、九台区、双阳区、宽城区、二道区、德惠市)

芜湖市(无为市、弋江区、南陵县、镜湖区、繁昌区、湾沚区、鸠江区)

喀什地区(泽普县、麦盖提县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、英吉沙县、疏附县、喀什市、岳普湖县、巴楚县、伽师县、莎车县)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

濮阳市(南乐县、台前县、濮阳县、华龙区、范县、清丰县)  吉安市(永丰县、遂川县、泰和县、万安县、吉州区、永新县、安福县、新干县、峡江县、吉安县、吉水县、井冈山市、青原区)

信阳市(罗山县、潢川县、固始县、光山县、商城县、淮滨县、浉河区、息县、新县、平桥区)

保山市(施甸县、龙陵县、昌宁县、腾冲市、隆阳区)

天津市(和平区、蓟州区、津南区、东丽区、静海区、宝坻区、滨海新区、南开区、宁河区、河西区、北辰区、河北区、西青区、河东区、红桥区、武清区)

武威市(民勤县、古浪县、天祝藏族自治县、凉州区)

宣城市(绩溪县、旌德县、广德市、郎溪县、宁国市、泾县、宣州区)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

大同市(云冈区、阳高县、云州区、广灵县、浑源县、左云县、灵丘县、平城区、天镇县、新荣区)

赤峰市(喀喇沁旗、红山区、元宝山区、巴林右旗、克什克腾旗、宁城县、翁牛特旗、松山区、巴林左旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、敖汉旗)

佛山市(高明区、顺德区、南海区、三水区、禅城区)

温州市(鹿城区、瓯海区、平阳县、永嘉县、洞头区、瑞安市、乐清市、苍南县、文成县、龙湾区、泰顺县、龙港市)

武汉市(洪山区、硚口区、青山区、黄陂区、江岸区、汉南区、汉阳区、江夏区、东西湖区、新洲区、蔡甸区、武昌区、江汉区)

晋中市(介休市、昔阳县、平遥县、榆次区、寿阳县、太谷区、和顺县、左权县、榆社县、灵石县、祁县)

盘锦市(双台子区、盘山县、兴隆台区、大洼区)

沈阳市(于洪区、和平区、皇姑区、法库县、浑南区、辽中区、康平县、沈北新区、铁西区、沈河区、苏家屯区、大东区、新民市)

咸阳市(长武县、淳化县、泾阳县、渭城区、秦都区、永寿县、乾县、礼泉县、旬邑县、彬州市、三原县、兴平市、武功县、杨陵区)

舟山市(普陀区、岱山县、嵊泗县、定海区)

青岛市(黄岛区、李沧区、莱西市、胶州市、市北区、平度市、即墨区、城阳区、市南区、崂山区)

六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)

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拉萨市(墨竹工卡县、堆龙德庆区、达孜区、曲水县、林周县、当雄县、尼木县、城关区)

钦州市(灵山县、钦北区、浦北县、钦南区)

滨州市(博兴县、沾化区、滨城区、邹平市、无棣县、阳信县、惠民县)

延边朝鲜族自治州(敦化市、安图县、图们市、延吉市、汪清县、龙井市、珲春市、和龙市)  惠州市(惠阳区、龙门县、惠城区、惠东县、博罗县)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、若羌县、尉犁县、和静县、焉耆回族自治县、博湖县、且末县、和硕县、轮台县)

自贡市(富顺县、自流井区、大安区、沿滩区、荣县、贡井区)

运城市(绛县、稷山县、临猗县、新绛县、夏县、平陆县、垣曲县、永济市、盐湖区、万荣县、芮城县、闻喜县、河津市)南昌市(青山湖区、新建区、安义县、青云谱区、西湖区、南昌县、东湖区、进贤县、红谷滩区)

长治市(壶关县、潞州区、黎城县、上党区、沁县、武乡县、平顺县、沁源县、屯留区、长子县、襄垣县、潞城区)  深圳市(盐田区、宝安区、南山区、光明区、罗湖区、龙岗区、龙华区、福田区、坪山区)

吉林市(船营区、龙潭区、永吉县、舒兰市、蛟河市、磐石市、昌邑区、桦甸市、丰满区)

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

常德市(桃源县、安乡县、汉寿县、武陵区、津市市、澧县、石门县、临澧县、鼎城区)渭南市(蒲城县、澄城县、韩城市、富平县、合阳县、华阴市、大荔县、白水县、潼关县、临渭区、华州区)

宜昌市(长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、兴山县、宜都市、伍家岗区、西陵区、当阳市、点军区、秭归县、猇亭区、枝江市、远安县、夷陵区)

乌鲁木齐市(米东区、天山区、达坂城区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、头屯河区、新市区、水磨沟区)

成都市(简阳市、大邑县、成华区、邛崃市、金牛区、彭州市、新都区、都江堰市、温江区、青白江区、蒲江县、郫都区、青羊区、新津区、金堂县、崇州市、龙泉驿区、双流区、锦江区、武侯区)

普洱市(西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、思茅区)

天水市(麦积区、秦安县、甘谷县、秦州区、清水县、武山县、张家川回族自治县)

白山市(靖宇县、临江市、江源区、浑江区、长白朝鲜族自治县、抚松县)

邵阳市(邵阳县、绥宁县、大祥区、武冈市、双清区、洞口县、城步苗族自治县、新邵县、新宁县、北塔区、邵东市、隆回县)

临沂市(沂水县、罗庄区、兰山区、莒南县、临沭县、平邑县、河东区、郯城县、兰陵县、沂南县、费县、蒙阴县)

铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)

揭阳市(揭东区、普宁市、惠来县、揭西县、榕城区)

兰州市(安宁区、皋兰县、永登县、七里河区、红古区、榆中县、城关区、西固区)

湛江市(遂溪县、霞山区、雷州市、徐闻县、赤坎区、坡头区、吴川市、廉江市、麻章区)

益阳市(资阳区、桃江县、安化县、南县、赫山区、沅江市)

黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市)

佳木斯市(富锦市、东风区、向阳区、桦川县、同江市、抚远市、郊区、桦南县、前进区、汤原县)

南宁市(隆安县、良庆区、西乡塘区、马山县、横州市、邕宁区、青秀区、武鸣区、兴宁区、江南区、上林县、宾阳县)

◎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”。