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济源市

滨州市(邹平市、博兴县、惠民县、阳信县、无棣县、沾化区、滨城区)

太原市(万柏林区、晋源区、娄烦县、杏花岭区、尖草坪区、清徐县、迎泽区、小店区、阳曲县、古交市)

大同市(灵丘县、浑源县、云州区、云冈区、平城区、阳高县、左云县、天镇县、广灵县、新荣区)  宝鸡市(千阳县、麟游县、扶风县、岐山县、太白县、凤县、眉县、陈仓区、凤翔区、陇县、金台区、渭滨区)

聊城市(莘县、茌平区、东昌府区、东阿县、临清市、高唐县、冠县、阳谷县)

广安市(邻水县、武胜县、广安区、岳池县、华蓥市、前锋区)

安庆市(怀宁县、太湖县、宿松县、桐城市、潜山市、宜秀区、大观区、望江县、岳西县、迎江区)喀什地区(莎车县、伽师县、泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、岳普湖县、疏勒县、喀什市、疏附县、叶城县、麦盖提县、英吉沙县)

潍坊市(高密市、安丘市、潍城区、坊子区、昌乐县、昌邑市、青州市、奎文区、诸城市、寿光市、寒亭区、临朐县)  常德市(澧县、鼎城区、汉寿县、武陵区、临澧县、桃源县、石门县、安乡县、津市市)

淮南市(谢家集区、凤台县、田家庵区、寿县、潘集区、八公山区、大通区)

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

银川市(金凤区、兴庆区、西夏区、永宁县、贺兰县、灵武市)

佛山市(顺德区、三水区、禅城区、高明区、南海区)

铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)

六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)

盐城市(阜宁县、响水县、大丰区、滨海县、东台市、射阳县、建湖县、盐都区、亭湖区)

玉林市(玉州区、博白县、北流市、兴业县、福绵区、陆川县、容县)

包头市(青山区、东河区、九原区、白云鄂博矿区、固阳县、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、昆都仑区)

滁州市(天长市、全椒县、定远县、来安县、明光市、凤阳县、琅琊区、南谯区)

张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)

毕节市(织金县、纳雍县、七星关区、赫章县、大方县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市)

抚顺市(东洲区、顺城区、新抚区、望花区、清原满族自治县、抚顺县、新宾满族自治县)

渭南市(华阴市、合阳县、富平县、潼关县、临渭区、白水县、华州区、澄城县、韩城市、大荔县、蒲城县)

盘锦市(兴隆台区、双台子区、大洼区、盘山县)

白城市(镇赉县、洮南市、通榆县、洮北区、大安市)

中山市

宿迁市(泗阳县、宿城区、宿豫区、泗洪县、沭阳县)

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

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昆明市(盘龙区、五华区、呈贡区、嵩明县、宜良县、官渡区、石林彝族自治县、富民县、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、西山区、东川区、安宁市、禄劝彝族苗族自治县)

辽源市(西安区、龙山区、东辽县、东丰县)

舟山市(岱山县、定海区、嵊泗县、普陀区)

凉山彝族自治州(普格县、布拖县、昭觉县、德昌县、西昌市、宁南县、金阳县、会东县、甘洛县、雷波县、喜德县、盐源县、会理市、木里藏族自治县、冕宁县、越西县、美姑县)  三亚市(海棠区、吉阳区、天涯区、崖州区)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、盈江县、芒市、陇川县、梁河县)

平凉市(庄浪县、静宁县、华亭市、泾川县、崆峒区、灵台县、崇信县)

邵阳市(大祥区、隆回县、武冈市、绥宁县、邵东市、洞口县、北塔区、双清区、新宁县、城步苗族自治县、邵阳县、新邵县)三沙市(南沙区、西沙区)

五指山市(屯昌县、琼海市、文昌市、澄迈县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、东方市、白沙黎族自治县、临高县、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、定安县、乐东黎族自治县、万宁市)  西安市(灞桥区、鄠邑区、高陵区、新城区、雁塔区、碑林区、蓝田县、阎良区、临潼区、未央区、周至县、莲湖区、长安区)

哈尔滨市(宾县、通河县、呼兰区、延寿县、道里区、双城区、方正县、平房区、香坊区、木兰县、巴彦县、南岗区、尚志市、道外区、依兰县、阿城区、松北区、五常市)

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

乌鲁木齐市(新市区、头屯河区、天山区、乌鲁木齐县、达坂城区、米东区、水磨沟区、沙依巴克区)达州市(开江县、通川区、宣汉县、渠县、达川区、万源市、大竹县)

阳江市(阳西县、阳春市、阳东区、江城区)

临沂市(沂南县、费县、莒南县、沂水县、罗庄区、平邑县、兰山区、郯城县、兰陵县、河东区、蒙阴县、临沭县)

泸州市(泸县、合江县、江阳区、纳溪区、古蔺县、叙永县、龙马潭区)

铁岭市(调兵山市、银州区、铁岭县、西丰县、昌图县、清河区、开原市)

儋州市

益阳市(赫山区、资阳区、桃江县、南县、沅江市、安化县)

泉州市(德化县、金门县、洛江区、丰泽区、惠安县、石狮市、永春县、鲤城区、泉港区、南安市、晋江市、安溪县)

红河哈尼族彝族自治州(红河县、河口瑶族自治县、建水县、蒙自市、屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、绿春县、弥勒市、开远市、泸西县、个旧市、石屏县)

清远市(清新区、连山壮族瑶族自治县、阳山县、清城区、佛冈县、英德市、连南瑶族自治县、连州市)

扬州市(邗江区、广陵区、江都区、高邮市、仪征市、宝应县)

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

东莞市

巴中市(平昌县、通江县、南江县、巴州区、恩阳区)

台州市(临海市、路桥区、三门县、黄岩区、温岭市、仙居县、玉环市、椒江区、天台县)

鹤岗市(南山区、萝北县、绥滨县、兴安区、工农区、向阳区、东山区、兴山区)

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

◎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”。