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全国服务区域：
周口市(项城市、商水县、西华县、郸城县、太康县、鹿邑县、扶沟县、沈丘县、川汇区、淮阳区)
巴中市(通江县、平昌县、恩阳区、巴州区、南江县)
岳阳市(平江县、岳阳楼区、君山区、临湘市、湘阴县、华容县、汨罗市、岳阳县、云溪区)
崇左市(扶绥县、龙州县、宁明县、大新县、天等县、凭祥市、江州区)
澳门特别行政区
伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、霍城县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、昭苏县、奎屯市、巩留县、伊宁县、特克斯县、新源县、霍尔果斯市)
济宁市(嘉祥县、泗水县、曲阜市、任城区、汶上县、微山县、邹城市、金乡县、梁山县、兖州区、鱼台县)
通辽市(奈曼旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗、开鲁县、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、库伦旗)
信阳市(潢川县、新县、罗山县、光山县、息县、浉河区、平桥区、商城县、固始县、淮滨县)
西宁市(城东区、湟源县、大通回族土族自治县、湟中区、城中区、城北区、城西区)
广元市(旺苍县、苍溪县、青川县、剑阁县、利州区、昭化区、朝天区)
黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、兴义市、册亨县、晴隆县、望谟县、安龙县、兴仁市、普安县)
郑州市(中原区、管城回族区、新密市、上街区、金水区、登封市、荥阳市、新郑市、二七区、惠济区、中牟县、巩义市)
佛山市(禅城区、南海区、三水区、顺德区、高明区)
阿坝藏族羌族自治州(金川县、阿坝县、壤塘县、汶川县、小金县、松潘县、马尔康市、九寨沟县、红原县、若尔盖县、茂县、理县、黑水县)
抚顺市(抚顺县、顺城区、清原满族自治县、望花区、东洲区、新宾满族自治县、新抚区)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
芜湖市(弋江区、湾沚区、无为市、南陵县、镜湖区、繁昌区、鸠江区)
白城市(洮南市、大安市、镇赉县、通榆县、洮北区)
九江市(德安县、庐山市、武宁县、瑞昌市、柴桑区、都昌县、湖口县、濂溪区、浔阳区、修水县、共青城市、永修县、彭泽县)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)
黄山市(歙县、祁门县、屯溪区、黟县、休宁县、徽州区、黄山区)
平凉市(泾川县、静宁县、崆峒区、华亭市、庄浪县、崇信县、灵台县)
咸宁市(通城县、咸安区、赤壁市、通山县、崇阳县、嘉鱼县)
伊春市(友好区、南岔县、铁力市、金林区、丰林县、汤旺县、乌翠区、嘉荫县、大箐山县、伊美区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿克陶县、阿合奇县)
海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、海晏县、刚察县)
山南市(乃东区、洛扎县、措美县、桑日县、隆子县、错那市、琼结县、贡嘎县、加查县、浪卡子县、扎囊县、曲松县)
昭通市(镇雄县、绥江县、水富市、巧家县、鲁甸县、大关县、威信县、昭阳区、彝良县、永善县、盐津县)
三沙市(西沙区、南沙区)
南京市(江宁区、玄武区、秦淮区、栖霞区、鼓楼区、建邺区、雨花台区、高淳区、溧水区、六合区、浦口区)
嘉峪关市
上海市(静安区、嘉定区、闵行区、崇明区、宝山区、奉贤区、杨浦区、金山区、浦东新区、松江区、青浦区、虹口区、徐汇区、普陀区、黄浦区、长宁区)
玉溪市(江川区、华宁县、易门县、澄江市、新平彝族傣族自治县、通海县、红塔区、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
菏泽市(单县、定陶区、鄄城县、曹县、牡丹区、东明县、成武县、巨野县、郓城县)
绥化市(望奎县、海伦市、庆安县、肇东市、安达市、兰西县、明水县、青冈县、绥棱县、北林区)
江门市(新会区、鹤山市、江海区、蓬江区、开平市、台山市、恩平市)
泉州市(石狮市、金门县、安溪县、洛江区、德化县、鲤城区、丰泽区、泉港区、惠安县、南安市、晋江市、永春县)
广安市(武胜县、华蓥市、岳池县、前锋区、广安区、邻水县)
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庆阳市(西峰区、合水县、镇原县、庆城县、正宁县、宁县、环县、华池县)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)
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五指山市(万宁市、白沙黎族自治县、东方市、昌江黎族自治县、临高县、屯昌县、琼海市、琼中黎族苗族自治县、文昌市、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、定安县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县)
临沂市(平邑县、兰山区、沂水县、罗庄区、沂南县、兰陵县、河东区、蒙阴县、莒南县、郯城县、临沭县、费县)
曲靖市(沾益区、麒麟区、宣威市、陆良县、富源县、会泽县、罗平县、马龙区、师宗县)
抚州市(南城县、东乡区、宜黄县、金溪县、黎川县、崇仁县、资溪县、乐安县、南丰县、广昌县、临川区)
云浮市(郁南县、罗定市、新兴县、云城区、云安区)
汕尾市(城区、海丰县、陆丰市、陆河县)
莆田市(涵江区、城厢区、荔城区、秀屿区、仙游县)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、建始县、巴东县、利川市、恩施市、宣恩县、鹤峰县、来凤县)
雅安市(名山区、宝兴县、芦山县、雨城区、石棉县、天全县、荥经县、汉源县)
安顺市(关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、普定县、紫云苗族布依族自治县)
成都市(邛崃市、金堂县、郫都区、崇州市、双流区、新都区、锦江区、温江区、简阳市、成华区、彭州市、青白江区、龙泉驿区、青羊区、武侯区、金牛区、都江堰市、新津区、大邑县、蒲江县)
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滨州市(邹平市、无棣县、博兴县、阳信县、惠民县、滨城区、沾化区)
惠州市(龙门县、惠城区、惠东县、博罗县、惠阳区)
锦州市(古塔区、太和区、北镇市、黑山县、凌河区、凌海市、义县)
铁岭市(铁岭县、昌图县、清河区、银州区、调兵山市、西丰县、开原市)
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南阳市(淅川县、邓州市、桐柏县、镇平县、内乡县、方城县、卧龙区、唐河县、西峡县、社旗县、南召县、宛城区、新野县)
广西壮族自治区
吴忠市(盐池县、同心县、青铜峡市、红寺堡区、利通区)
温州市(乐清市、苍南县、永嘉县、龙湾区、瑞安市、平阳县、瓯海区、文成县、鹿城区、泰顺县、龙港市、洞头区)
聊城市(东阿县、东昌府区、冠县、高唐县、阳谷县、莘县、茌平区、临清市)
保定市(安国市、阜平县、满城区、涞源县、高碑店市、博野县、涞水县、高阳县、雄县、蠡县、容城县、清苑区、顺平县、定州市、曲阳县、望都县、定兴县、涿州市、唐县、安新县、徐水区、易县、竞秀区、莲池区)
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沈阳市(苏家屯区、皇姑区、和平区、大东区、法库县、新民市、沈河区、沈北新区、康平县、辽中区、于洪区、铁西区、浑南区)
苏州市(太仓市、吴江区、常熟市、张家港市、姑苏区、虎丘区、吴中区、昆山市、相城区)
宜昌市(五峰土家族自治县、宜都市、猇亭区、兴山县、远安县、伍家岗区、枝江市、当阳市、西陵区、夷陵区、长阳土家族自治县、秭归县、点军区)
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忻州市(岢岚县、五寨县、五台县、静乐县、定襄县、忻府区、繁峙县、河曲县、保德县、神池县、偏关县、代县、原平市、宁武县)
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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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