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海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)

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

忻州市(神池县、岢岚县、原平市、保德县、代县、繁峙县、五寨县、定襄县、偏关县、忻府区、宁武县、河曲县、五台县、静乐县)

南平市(政和县、光泽县、建阳区、建瓯市、邵武市、松溪县、浦城县、武夷山市、顺昌县、延平区)  鸡西市(麻山区、虎林市、恒山区、鸡冠区、梨树区、滴道区、密山市、城子河区、鸡东县)

秦皇岛市(抚宁区、卢龙县、昌黎县、青龙满族自治县、北戴河区、海港区、山海关区)

玉树藏族自治州(杂多县、称多县、曲麻莱县、玉树市、囊谦县、治多县)

泰州市(兴化市、靖江市、海陵区、泰兴市、姜堰区、高港区)黄冈市(红安县、黄梅县、团风县、罗田县、浠水县、黄州区、蕲春县、英山县、麻城市、武穴市)

盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)  山南市(浪卡子县、乃东区、扎囊县、曲松县、错那市、桑日县、加查县、洛扎县、隆子县、琼结县、措美县、贡嘎县)

黔西南布依族苗族自治州(册亨县、安龙县、贞丰县、晴隆县、兴义市、兴仁市、望谟县、普安县)

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

东莞市

宁波市(慈溪市、鄞州区、象山县、江北区、镇海区、余姚市、北仑区、海曙区、宁海县、奉化区)

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

崇左市(天等县、江州区、大新县、凭祥市、扶绥县、宁明县、龙州县)

酒泉市(肃州区、肃北蒙古族自治县、玉门市、金塔县、敦煌市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县)

南昌市(红谷滩区、安义县、西湖区、青山湖区、青云谱区、新建区、东湖区、南昌县、进贤县)

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

阿勒泰地区(哈巴河县、阿勒泰市、青河县、吉木乃县、福海县、布尔津县、富蕴县)

通化市(梅河口市、东昌区、辉南县、二道江区、集安市、通化县、柳河县)

白银市(白银区、会宁县、靖远县、景泰县、平川区)

滨州市(无棣县、滨城区、惠民县、博兴县、邹平市、沾化区、阳信县)

潍坊市(安丘市、临朐县、昌乐县、青州市、寿光市、坊子区、潍城区、寒亭区、奎文区、昌邑市、诸城市、高密市)

连云港市(灌云县、连云区、灌南县、东海县、海州区、赣榆区)

济源市

德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、盈江县、梁河县、陇川县)

松原市(乾安县、宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)

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咸宁市(通城县、崇阳县、通山县、赤壁市、嘉鱼县、咸安区)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

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

福州市(闽侯县、长乐区、仓山区、马尾区、平潭县、连江县、罗源县、闽清县、福清市、台江区、永泰县、鼓楼区、晋安区)  梅州市(丰顺县、兴宁市、蕉岭县、大埔县、平远县、五华县、梅县区、梅江区)

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

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

绥化市(明水县、望奎县、肇东市、北林区、庆安县、安达市、青冈县、兰西县、海伦市、绥棱县)昌都市(江达县、类乌齐县、八宿县、察雅县、丁青县、卡若区、芒康县、边坝县、左贡县、洛隆县、贡觉县)

朝阳市(双塔区、建平县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、龙城区、朝阳县)  太原市(尖草坪区、晋源区、娄烦县、万柏林区、阳曲县、迎泽区、清徐县、杏花岭区、小店区、古交市)

南阳市(社旗县、邓州市、卧龙区、方城县、新野县、南召县、桐柏县、唐河县、宛城区、内乡县、西峡县、镇平县、淅川县)

淮南市(凤台县、谢家集区、田家庵区、八公山区、潘集区、大通区、寿县)

牡丹江市(东宁市、林口县、海林市、爱民区、宁安市、东安区、穆棱市、西安区、阳明区、绥芬河市)赣州市(章贡区、赣县区、寻乌县、兴国县、信丰县、南康区、全南县、大余县、安远县、瑞金市、上犹县、定南县、崇义县、会昌县、于都县、石城县、宁都县、龙南市)

德阳市(旌阳区、什邡市、中江县、罗江区、绵竹市、广汉市)

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

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

楚雄彝族自治州(姚安县、元谋县、双柏县、楚雄市、南华县、牟定县、武定县、禄丰市、永仁县、大姚县)

内江市(威远县、隆昌市、东兴区、资中县、市中区)

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

宜春市(樟树市、靖安县、袁州区、高安市、上高县、万载县、宜丰县、铜鼓县、丰城市、奉新县)

黄石市(西塞山区、铁山区、阳新县、大冶市、黄石港区、下陆区)

日照市(东港区、五莲县、岚山区、莒县)

自贡市(富顺县、沿滩区、自流井区、荣县、贡井区、大安区)

达州市(达川区、渠县、大竹县、万源市、开江县、通川区、宣汉县)

周口市(淮阳区、沈丘县、西华县、川汇区、郸城县、商水县、太康县、鹿邑县、项城市、扶沟县)

眉山市(青神县、丹棱县、洪雅县、东坡区、彭山区、仁寿县)

无锡市(锡山区、新吴区、梁溪区、滨湖区、宜兴市、江阴市、惠山区)

张掖市(临泽县、高台县、甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县、民乐县)

新余市(渝水区、分宜县)

◎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”。