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黄石市(阳新县、黄石港区、大冶市、铁山区、下陆区、西塞山区)

阿坝藏族羌族自治州(红原县、若尔盖县、马尔康市、小金县、黑水县、九寨沟县、理县、汶川县、金川县、茂县、松潘县、阿坝县、壤塘县)

达州市(宣汉县、渠县、大竹县、开江县、达川区、万源市、通川区)

随州市(随县、广水市、曾都区)  烟台市(海阳市、牟平区、蓬莱区、招远市、芝罘区、莱阳市、龙口市、栖霞市、福山区、莱州市、莱山区)

永州市(零陵区、道县、东安县、祁阳市、江永县、双牌县、冷水滩区、宁远县、蓝山县、江华瑶族自治县、新田县)

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

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

玉树藏族自治州(治多县、曲麻莱县、囊谦县、杂多县、玉树市、称多县)  菏泽市(鄄城县、单县、牡丹区、东明县、郓城县、巨野县、曹县、定陶区、成武县)

伊春市(丰林县、南岔县、汤旺县、大箐山县、乌翠区、嘉荫县、金林区、铁力市、友好区、伊美区)

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

漳州市(华安县、漳浦县、平和县、龙文区、芗城区、诏安县、南靖县、长泰区、龙海区、东山县、云霄县)

吴忠市(利通区、同心县、青铜峡市、红寺堡区、盐池县)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

承德市(平泉市、宽城满族自治县、双桥区、双滦区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、承德县、隆化县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县)

娄底市(冷水江市、涟源市、双峰县、娄星区、新化县)

果洛藏族自治州(玛多县、甘德县、班玛县、久治县、玛沁县、达日县)

大庆市(林甸县、肇源县、萨尔图区、让胡路区、大同区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、龙凤区)

六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)

恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、宣恩县、恩施市、咸丰县、建始县、来凤县、利川市、巴东县)

海口市(龙华区、琼山区、秀英区、美兰区)

山南市(洛扎县、贡嘎县、扎囊县、琼结县、加查县、错那市、措美县、曲松县、乃东区、桑日县、隆子县、浪卡子县)

晋城市(沁水县、城区、高平市、阳城县、泽州县、陵川县)

文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、西畴县、文山市、丘北县、富宁县、马关县、广南县、砚山县)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

北京市(丰台区、房山区、顺义区、昌平区、门头沟区、怀柔区、东城区、朝阳区、西城区、大兴区、海淀区、延庆区、密云区、平谷区、石景山区、通州区)

云浮市(罗定市、郁南县、新兴县、云城区、云安区)

白城市(大安市、通榆县、洮北区、镇赉县、洮南市)

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岳阳市(岳阳楼区、汨罗市、岳阳县、临湘市、华容县、平江县、云溪区、君山区、湘阴县)

南通市(如东县、启东市、海安市、如皋市、通州区、海门区、崇川区)

商丘市(宁陵县、虞城县、睢阳区、柘城县、永城市、睢县、梁园区、民权县、夏邑县)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)  绵阳市(安州区、北川羌族自治县、三台县、平武县、梓潼县、游仙区、江油市、涪城区、盐亭县)

铜仁市(德江县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、石阡县、思南县、沿河土家族自治县、江口县、万山区、碧江区)

广西壮族自治区

广安市(前锋区、邻水县、广安区、华蓥市、武胜县、岳池县)大连市(西岗区、沙河口区、普兰店区、旅顺口区、甘井子区、瓦房店市、金州区、中山区、庄河市、长海县)

包头市(白云鄂博矿区、土默特右旗、昆都仑区、东河区、固阳县、青山区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、石拐区)  衡水市(桃城区、武邑县、饶阳县、阜城县、武强县、景县、冀州区、枣强县、安平县、故城县、深州市)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、陇川县、瑞丽市、芒市、盈江县)

黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市)

内蒙古自治区朔州市(朔城区、怀仁市、应县、山阴县、右玉县、平鲁区)

湖州市(长兴县、吴兴区、安吉县、德清县、南浔区)

鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、立山区、铁西区、海城市、千山区、台安县)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、五原县、临河区、杭锦后旗、乌拉特后旗、磴口县、乌拉特中旗)

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

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

三门峡市(灵宝市、义马市、陕州区、卢氏县、渑池县、湖滨区)

九江市(濂溪区、柴桑区、瑞昌市、浔阳区、武宁县、彭泽县、共青城市、都昌县、庐山市、德安县、修水县、永修县、湖口县)

泸州市(合江县、江阳区、龙马潭区、纳溪区、泸县、古蔺县、叙永县)

防城港市(东兴市、港口区、上思县、防城区)

宁德市(寿宁县、古田县、屏南县、周宁县、福鼎市、福安市、蕉城区、霞浦县、柘荣县)

深圳市(罗湖区、福田区、坪山区、南山区、光明区、龙华区、盐田区、宝安区、龙岗区)

海南藏族自治州(贵南县、同德县、贵德县、共和县、兴海县)

贵阳市(息烽县、乌当区、开阳县、修文县、观山湖区、清镇市、南明区、白云区、云岩区、花溪区)

宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿城区、宿豫区、泗洪县)

济宁市(梁山县、微山县、邹城市、泗水县、任城区、鱼台县、金乡县、曲阜市、兖州区、汶上县、嘉祥县)

延边朝鲜族自治州(安图县、汪清县、延吉市、和龙市、珲春市、龙井市、图们市、敦化市)

◎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”。