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甘南藏族自治州(临潭县、迭部县、卓尼县、碌曲县、合作市、玛曲县、舟曲县、夏河县)

吉林市(蛟河市、磐石市、丰满区、昌邑区、舒兰市、永吉县、桦甸市、龙潭区、船营区)

驻马店市(遂平县、上蔡县、新蔡县、确山县、汝南县、泌阳县、正阳县、西平县、驿城区、平舆县)

贺州市(八步区、平桂区、富川瑶族自治县、钟山县、昭平县)  宿州市(砀山县、泗县、灵璧县、埇桥区、萧县)

白银市(景泰县、白银区、平川区、会宁县、靖远县)

张家口市(下花园区、崇礼区、怀来县、怀安县、桥西区、宣化区、尚义县、康保县、张北县、赤城县、万全区、涿鹿县、蔚县、桥东区、沽源县、阳原县)

淄博市(张店区、高青县、临淄区、淄川区、桓台县、沂源县、周村区、博山区)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)  泉州市(惠安县、丰泽区、金门县、安溪县、泉港区、石狮市、鲤城区、永春县、晋江市、德化县、洛江区、南安市)

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

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

香港特别行政区

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

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

雅安市(名山区、荥经县、天全县、雨城区、芦山县、石棉县、宝兴县、汉源县)

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

南宁市(青秀区、横州市、武鸣区、西乡塘区、邕宁区、上林县、隆安县、良庆区、马山县、兴宁区、江南区、宾阳县)

铜仁市(万山区、德江县、碧江区、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、江口县、思南县、石阡县)

辽源市(东丰县、西安区、龙山区、东辽县)

北海市(海城区、银海区、合浦县、铁山港区)

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

庆阳市(环县、合水县、宁县、镇原县、庆城县、西峰区、华池县、正宁县)

西安市(阎良区、雁塔区、新城区、灞桥区、莲湖区、临潼区、碑林区、蓝田县、长安区、未央区、周至县、高陵区、鄠邑区)

马鞍山市(和县、博望区、花山区、当涂县、雨山区、含山县)

内江市(东兴区、市中区、威远县、隆昌市、资中县)

玉林市(福绵区、兴业县、北流市、陆川县、容县、博白县、玉州区)

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

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

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漳州市(诏安县、华安县、芗城区、东山县、龙文区、漳浦县、龙海区、长泰区、南靖县、平和县、云霄县)

昌都市(卡若区、贡觉县、丁青县、边坝县、江达县、左贡县、八宿县、类乌齐县、芒康县、察雅县、洛隆县)

济源市

葫芦岛市(龙港区、建昌县、南票区、连山区、兴城市、绥中县)  林芝市(朗县、工布江达县、米林市、墨脱县、巴宜区、波密县、察隅县)

齐齐哈尔市(梅里斯达斡尔族区、克东县、铁锋区、甘南县、碾子山区、富拉尔基区、讷河市、昂昂溪区、克山县、泰来县、富裕县、龙沙区、拜泉县、建华区、依安县、龙江县)

阿里地区(措勤县、日土县、噶尔县、札达县、普兰县、改则县、革吉县)

贵港市(港南区、桂平市、港北区、覃塘区、平南县)三亚市(吉阳区、崖州区、海棠区、天涯区)

嘉兴市(平湖市、秀洲区、桐乡市、海盐县、南湖区、嘉善县、海宁市)  鹤岗市(兴山区、绥滨县、南山区、东山区、向阳区、萝北县、兴安区、工农区)

铜川市(耀州区、宜君县、王益区、印台区)

保山市(施甸县、腾冲市、隆阳区、龙陵县、昌宁县)

绥化市(北林区、青冈县、海伦市、安达市、绥棱县、明水县、庆安县、兰西县、肇东市、望奎县)五指山市(保亭黎族苗族自治县、澄迈县、白沙黎族自治县、临高县、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、万宁市、东方市、琼海市、陵水黎族自治县、屯昌县、定安县)

武威市(民勤县、古浪县、凉州区、天祝藏族自治县)

黄石市(阳新县、大冶市、铁山区、下陆区、西塞山区、黄石港区)

南平市(邵武市、顺昌县、建瓯市、政和县、建阳区、松溪县、延平区、浦城县、光泽县、武夷山市)

海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、同德县、贵南县)

娄底市(双峰县、涟源市、娄星区、冷水江市、新化县)

漯河市(召陵区、临颍县、源汇区、舞阳县、郾城区)

钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)

内蒙古自治区

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

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

合肥市(肥东县、长丰县、瑶海区、庐江县、庐阳区、蜀山区、包河区、巢湖市、肥西县)

黔南布依族苗族自治州(罗甸县、荔波县、平塘县、都匀市、独山县、惠水县、三都水族自治县、贵定县、长顺县、瓮安县、福泉市、龙里县)

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

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

平凉市(华亭市、崆峒区、灵台县、静宁县、庄浪县、崇信县、泾川县)

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

◎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”。