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雅安市(雨城区、芦山县、荥经县、名山区、石棉县、天全县、汉源县、宝兴县)

黔南布依族苗族自治州(惠水县、贵定县、罗甸县、荔波县、独山县、长顺县、都匀市、平塘县、福泉市、龙里县、三都水族自治县、瓮安县)

吕梁市(文水县、离石区、石楼县、柳林县、交口县、孝义市、临县、岚县、兴县、交城县、中阳县、汾阳市、方山县)

广州市(增城区、海珠区、黄埔区、越秀区、从化区、荔湾区、南沙区、白云区、番禺区、天河区、花都区)  五指山市(文昌市、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、定安县、东方市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、琼海市、陵水黎族自治县、屯昌县、临高县、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、万宁市)

济源市

临汾市(吉县、古县、永和县、襄汾县、安泽县、洪洞县、翼城县、大宁县、隰县、霍州市、浮山县、汾西县、侯马市、尧都区、乡宁县、蒲县、曲沃县)

钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

惠州市(博罗县、龙门县、惠阳区、惠东县、惠城区)  通辽市(科尔沁左翼后旗、奈曼旗、科尔沁区、霍林郭勒市、库伦旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗)

邯郸市(邯山区、复兴区、大名县、永年区、峰峰矿区、魏县、涉县、馆陶县、广平县、成安县、邱县、肥乡区、鸡泽县、磁县、临漳县、丛台区、曲周县、武安市)

清远市(连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、佛冈县、阳山县、连州市、清新区、清城区、英德市)

泉州市(鲤城区、永春县、石狮市、泉港区、丰泽区、洛江区、南安市、德化县、金门县、惠安县、安溪县、晋江市)

三明市(宁化县、沙县区、永安市、清流县、尤溪县、将乐县、建宁县、泰宁县、大田县、明溪县、三元区)

常德市(安乡县、石门县、桃源县、武陵区、汉寿县、鼎城区、澧县、津市市、临澧县)

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

天水市(秦安县、张家川回族自治县、秦州区、甘谷县、麦积区、武山县、清水县)

南充市(高坪区、营山县、嘉陵区、仪陇县、顺庆区、西充县、阆中市、蓬安县、南部县)

江门市(鹤山市、江海区、台山市、蓬江区、恩平市、新会区、开平市)

怀化市(新晃侗族自治县、鹤城区、洪江市、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、中方县、溆浦县、麻阳苗族自治县、会同县、辰溪县、芷江侗族自治县)

安康市(白河县、石泉县、汉滨区、岚皋县、紫阳县、旬阳市、宁陕县、平利县、镇坪县、汉阴县)

长沙市(岳麓区、长沙县、天心区、望城区、芙蓉区、宁乡市、浏阳市、雨花区、开福区)

宣城市(绩溪县、泾县、郎溪县、广德市、宁国市、宣州区、旌德县)

郑州市(中牟县、荥阳市、巩义市、新密市、中原区、新郑市、管城回族区、上街区、金水区、登封市、惠济区、二七区)

汕尾市(陆丰市、陆河县、城区、海丰县)

林芝市(波密县、朗县、巴宜区、工布江达县、米林市、察隅县、墨脱县)

亳州市(蒙城县、涡阳县、利辛县、谯城区)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、织金县、金沙县、纳雍县、七星关区、大方县、黔西市)

黑河市(逊克县、北安市、嫩江市、爱辉区、孙吴县、五大连池市)

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鞍山市(铁西区、台安县、立山区、铁东区、岫岩满族自治县、千山区、海城市)

杭州市(建德市、上城区、钱塘区、桐庐县、临安区、余杭区、临平区、淳安县、富阳区、滨江区、西湖区、萧山区、拱墅区)

芜湖市(弋江区、鸠江区、镜湖区、繁昌区、南陵县、湾沚区、无为市)

保山市(昌宁县、施甸县、隆阳区、龙陵县、腾冲市)  山南市(曲松县、桑日县、扎囊县、浪卡子县、洛扎县、加查县、措美县、乃东区、隆子县、琼结县、贡嘎县、错那市)

萍乡市(芦溪县、上栗县、安源区、莲花县、湘东区)

朝阳市(北票市、建平县、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、朝阳县、龙城区)

遂宁市(射洪市、蓬溪县、船山区、大英县、安居区)海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、乌兰县、都兰县、茫崖市、天峻县、格尔木市)

果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、班玛县、玛多县、甘德县、久治县)  宜春市(铜鼓县、上高县、靖安县、高安市、奉新县、丰城市、樟树市、袁州区、万载县、宜丰县)

连云港市(赣榆区、海州区、灌南县、东海县、连云区、灌云县)

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

榆林市(神木市、府谷县、吴堡县、靖边县、米脂县、佳县、清涧县、定边县、榆阳区、绥德县、子洲县、横山区)拉萨市(墨竹工卡县、尼木县、林周县、城关区、曲水县、堆龙德庆区、当雄县、达孜区)

上饶市(广丰区、余干县、玉山县、铅山县、鄱阳县、德兴市、横峰县、信州区、万年县、弋阳县、婺源县、广信区)

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

嘉峪关市

澳门特别行政区

桂林市(全州县、雁山区、平乐县、灵川县、灌阳县、秀峰区、七星区、龙胜各族自治县、叠彩区、永福县、恭城瑶族自治县、阳朔县、兴安县、荔浦市、资源县、象山区、临桂区)

阿克苏地区(温宿县、乌什县、阿克苏市、库车市、新和县、拜城县、阿瓦提县、沙雅县、柯坪县)

丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县、华坪县)

兴安盟(阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、突泉县、科尔沁右翼前旗)

威海市(文登区、荣成市、乳山市、环翠区)

长春市(农安县、双阳区、绿园区、朝阳区、九台区、南关区、德惠市、公主岭市、二道区、榆树市、宽城区)

昌吉回族自治州(呼图壁县、吉木萨尔县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、阜康市、奇台县、玛纳斯县)

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

淮安市(淮阴区、淮安区、金湖县、盱眙县、清江浦区、洪泽区、涟水县)

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

石河子市(昆玉市、五家渠市、北屯市、可克达拉市、新星市、胡杨河市、图木舒克市、铁门关市、双河市、阿拉尔市、白杨市)

◎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”。