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绵阳市(安州区、北川羌族自治县、梓潼县、游仙区、三台县、盐亭县、平武县、涪城区、江油市)

固原市(泾源县、隆德县、原州区、彭阳县、西吉县)

甘孜藏族自治州(巴塘县、新龙县、乡城县、石渠县、理塘县、得荣县、色达县、稻城县、甘孜县、雅江县、康定市、炉霍县、九龙县、德格县、丹巴县、白玉县、泸定县、道孚县)

广元市(利州区、昭化区、苍溪县、青川县、朝天区、剑阁县、旺苍县)  广安市(前锋区、广安区、华蓥市、邻水县、岳池县、武胜县)

攀枝花市(仁和区、盐边县、米易县、西区、东区)

长治市(襄垣县、武乡县、屯留区、沁县、沁源县、潞城区、黎城县、长子县、平顺县、壶关县、上党区、潞州区)

怀化市(新晃侗族自治县、沅陵县、鹤城区、洪江市、辰溪县、麻阳苗族自治县、溆浦县、芷江侗族自治县、中方县、会同县、通道侗族自治县、靖州苗族侗族自治县)安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县)

乌鲁木齐市(天山区、水磨沟区、达坂城区、米东区、新市区、沙依巴克区、头屯河区、乌鲁木齐县)  平顶山市(湛河区、郏县、叶县、宝丰县、石龙区、新华区、舞钢市、鲁山县、汝州市、卫东区)

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

梧州市(万秀区、龙圩区、蒙山县、苍梧县、藤县、岑溪市、长洲区)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

惠州市(惠城区、龙门县、惠阳区、惠东县、博罗县)

丹东市(元宝区、振兴区、东港市、振安区、宽甸满族自治县、凤城市)

汉中市(西乡县、洋县、宁强县、略阳县、留坝县、镇巴县、南郑区、汉台区、城固县、勉县、佛坪县)

牡丹江市(阳明区、绥芬河市、东宁市、东安区、爱民区、林口县、西安区、穆棱市、海林市、宁安市)

东莞市

池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)

嘉兴市(桐乡市、嘉善县、秀洲区、海宁市、南湖区、海盐县、平湖市)

徐州市(睢宁县、新沂市、邳州市、铜山区、贾汪区、沛县、丰县、泉山区、云龙区、鼓楼区)

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

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

丽水市(龙泉市、青田县、莲都区、缙云县、遂昌县、云和县、景宁畲族自治县、庆元县、松阳县)

荆州市(松滋市、洪湖市、江陵县、石首市、公安县、监利市、沙市区、荆州区)

北海市(海城区、银海区、合浦县、铁山港区)

临沧市(双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、镇康县、云县、凤庆县、临翔区、永德县、沧源佤族自治县)

达州市(万源市、渠县、大竹县、开江县、宣汉县、通川区、达川区)

湘潭市(湘潭县、岳塘区、雨湖区、湘乡市、韶山市)

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铜川市(王益区、印台区、宜君县、耀州区)

韶关市(翁源县、始兴县、乐昌市、武江区、乳源瑶族自治县、南雄市、新丰县、浈江区、曲江区、仁化县)

阿里地区(革吉县、普兰县、噶尔县、措勤县、改则县、札达县、日土县)

兴安盟(科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县)  潍坊市(潍城区、青州市、奎文区、高密市、坊子区、临朐县、昌邑市、安丘市、寿光市、昌乐县、诸城市、寒亭区)

汕头市(澄海区、濠江区、龙湖区、潮南区、金平区、潮阳区、南澳县)

日照市(五莲县、莒县、东港区、岚山区)

保定市(阜平县、满城区、竞秀区、安新县、唐县、高碑店市、顺平县、曲阳县、安国市、涿州市、清苑区、高阳县、容城县、望都县、蠡县、定兴县、莲池区、易县、雄县、涞水县、定州市、博野县、徐水区、涞源县)梅州市(兴宁市、丰顺县、平远县、大埔县、五华县、梅江区、蕉岭县、梅县区)

渭南市(华州区、富平县、临渭区、白水县、蒲城县、合阳县、华阴市、潼关县、大荔县、韩城市、澄城县)  鹤岗市(兴安区、东山区、向阳区、南山区、萝北县、绥滨县、兴山区、工农区)

河源市(东源县、和平县、紫金县、连平县、龙川县、源城区)

崇左市(龙州县、大新县、天等县、扶绥县、宁明县、凭祥市、江州区)

雅安市(荥经县、石棉县、芦山县、汉源县、宝兴县、名山区、雨城区、天全县)济宁市(任城区、泗水县、汶上县、鱼台县、金乡县、邹城市、微山县、梁山县、曲阜市、兖州区、嘉祥县)

广州市(天河区、番禺区、越秀区、黄埔区、增城区、南沙区、海珠区、荔湾区、从化区、白云区、花都区)

海南藏族自治州(同德县、共和县、贵南县、兴海县、贵德县)

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

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

辽源市(西安区、龙山区、东辽县、东丰县)

佛山市(高明区、南海区、三水区、禅城区、顺德区)

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

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

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

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

衢州市(柯城区、常山县、开化县、龙游县、衢江区、江山市)

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

呼和浩特市(清水河县、和林格尔县、托克托县、回民区、土默特左旗、武川县、新城区、玉泉区、赛罕区)

肇庆市(德庆县、四会市、高要区、广宁县、端州区、封开县、鼎湖区、怀集县)

安阳市(林州市、北关区、滑县、安阳县、殷都区、文峰区、汤阴县、龙安区、内黄县)

漯河市(舞阳县、郾城区、召陵区、源汇区、临颍县)

◎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”。