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乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、米东区、天山区、沙依巴克区、水磨沟区、头屯河区、新市区、达坂城区)

云浮市(新兴县、云安区、郁南县、罗定市、云城区)

石家庄市(高邑县、藁城区、辛集市、正定县、桥西区、灵寿县、无极县、平山县、井陉县、赞皇县、晋州市、新乐市、赵县、井陉矿区、行唐县、栾城区、深泽县、长安区、鹿泉区、新华区、元氏县、裕华区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)  景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)

六安市(金寨县、霍山县、金安区、裕安区、霍邱县、舒城县、叶集区)

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

重庆市(彭水苗族土家族自治县、忠县、沙坪坝区、秀山土家族苗族自治县、奉节县、巫溪县、南川区、长寿区、巫山县、潼南区、渝北区、涪陵区、万州区、江津区、巴南区、开州区、酉阳土家族苗族自治县、大足区、渝中区、永川区、石柱土家族自治县、璧山区、綦江区、丰都县、大渡口区、云阳县、铜梁区、合川区、南岸区、北碚区、城口县、江北区、武隆区、垫江县、黔江区、荣昌区、梁平区、九龙坡区)常德市(临澧县、澧县、鼎城区、武陵区、津市市、汉寿县、安乡县、石门县、桃源县)

汕头市(澄海区、龙湖区、濠江区、潮阳区、潮南区、南澳县、金平区)  汉中市(留坝县、洋县、勉县、西乡县、镇巴县、汉台区、南郑区、佛坪县、宁强县、城固县、略阳县)

襄阳市(枣阳市、襄城区、南漳县、老河口市、襄州区、谷城县、宜城市、樊城区、保康县)

兰州市(皋兰县、城关区、七里河区、安宁区、永登县、榆中县、红古区、西固区)

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

漯河市(源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县、郾城区)

鹤壁市(鹤山区、山城区、浚县、淇县、淇滨区)

聊城市(冠县、东阿县、临清市、东昌府区、阳谷县、茌平区、高唐县、莘县)

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

澳门特别行政区

镇江市(京口区、丹徒区、丹阳市、句容市、润州区、扬中市)

荆州市(洪湖市、荆州区、江陵县、监利市、公安县、沙市区、石首市、松滋市)

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

莆田市(秀屿区、荔城区、城厢区、仙游县、涵江区)

新余市(渝水区、分宜县)

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

那曲市(安多县、色尼区、巴青县、嘉黎县、双湖县、尼玛县、比如县、聂荣县、申扎县、班戈县、索县)

巴中市(恩阳区、通江县、巴州区、南江县、平昌县)

张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)

新乡市(长垣市、牧野区、卫滨区、延津县、红旗区、辉县市、凤泉区、新乡县、原阳县、获嘉县、卫辉市、封丘县)

锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、二连浩特市、多伦县、镶黄旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、正镶白旗)

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

赣州市(宁都县、会昌县、信丰县、于都县、章贡区、南康区、龙南市、定南县、崇义县、大余县、全南县、寻乌县、石城县、赣县区、兴国县、上犹县、安远县、瑞金市)

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

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

四平市(伊通满族自治县、铁西区、梨树县、双辽市、铁东区)

邵阳市(新邵县、洞口县、绥宁县、城步苗族自治县、北塔区、隆回县、邵阳县、新宁县、双清区、武冈市、大祥区、邵东市)

赤峰市(巴林右旗、元宝山区、敖汉旗、克什克腾旗、松山区、林西县、翁牛特旗、红山区、宁城县、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗)无锡市(江阴市、宜兴市、新吴区、惠山区、滨湖区、锡山区、梁溪区)

新疆维吾尔自治区  三门峡市(湖滨区、灵宝市、义马市、陕州区、渑池县、卢氏县)

抚州市(资溪县、东乡区、南城县、广昌县、临川区、南丰县、宜黄县、乐安县、崇仁县、金溪县、黎川县)

郴州市(宜章县、桂东县、资兴市、临武县、汝城县、安仁县、嘉禾县、桂阳县、北湖区、永兴县、苏仙区)

芜湖市(弋江区、鸠江区、繁昌区、无为市、湾沚区、南陵县、镜湖区)通化市(辉南县、二道江区、集安市、东昌区、柳河县、梅河口市、通化县)

安庆市(望江县、桐城市、潜山市、大观区、太湖县、宜秀区、岳西县、迎江区、宿松县、怀宁县)

北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)

湛江市(麻章区、廉江市、徐闻县、遂溪县、吴川市、霞山区、坡头区、雷州市、赤坎区)

萍乡市(湘东区、安源区、莲花县、上栗县、芦溪县)

黄冈市(红安县、团风县、武穴市、黄州区、浠水县、蕲春县、英山县、黄梅县、罗田县、麻城市)

肇庆市(高要区、四会市、封开县、广宁县、德庆县、怀集县、鼎湖区、端州区)

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

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

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

银川市(西夏区、兴庆区、金凤区、永宁县、贺兰县、灵武市)

广安市(岳池县、广安区、前锋区、邻水县、华蓥市、武胜县)

河池市(罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、天峨县、宜州区、环江毛南族自治县、金城江区、南丹县、凤山县、巴马瑶族自治县、东兰县)

湘潭市(岳塘区、雨湖区、韶山市、湘潭县、湘乡市)

滨州市(阳信县、博兴县、无棣县、惠民县、沾化区、邹平市、滨城区)

扬州市(邗江区、高邮市、江都区、宝应县、仪征市、广陵区)

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

◎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”。