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丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县)

保山市(隆阳区、昌宁县、施甸县、腾冲市、龙陵县)

本溪市(溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、明山区、平山区、桓仁满族自治县)

林芝市(工布江达县、墨脱县、米林市、波密县、巴宜区、朗县、察隅县)  河源市(和平县、源城区、紫金县、东源县、连平县、龙川县)

连云港市(赣榆区、连云区、灌云县、灌南县、海州区、东海县)

山南市(曲松县、琼结县、贡嘎县、扎囊县、桑日县、洛扎县、隆子县、乃东区、加查县、措美县、浪卡子县、错那市)

拉萨市(墨竹工卡县、堆龙德庆区、达孜区、曲水县、当雄县、城关区、林周县、尼木县)温州市(乐清市、龙湾区、鹿城区、文成县、龙港市、洞头区、永嘉县、苍南县、平阳县、瑞安市、瓯海区、泰顺县)

贺州市(八步区、富川瑶族自治县、平桂区、昭平县、钟山县)  崇左市(宁明县、扶绥县、凭祥市、大新县、天等县、江州区、龙州县)

保定市(竞秀区、清苑区、顺平县、阜平县、易县、定兴县、蠡县、涞水县、容城县、高阳县、曲阳县、安国市、高碑店市、满城区、涞源县、望都县、定州市、安新县、雄县、唐县、莲池区、徐水区、涿州市、博野县)

内江市(东兴区、隆昌市、威远县、市中区、资中县)

宝鸡市(凤翔区、岐山县、陇县、渭滨区、麟游县、扶风县、陈仓区、千阳县、眉县、太白县、凤县、金台区)

巴中市(巴州区、恩阳区、通江县、平昌县、南江县)

宿迁市(宿城区、泗洪县、泗阳县、宿豫区、沭阳县)

大连市(沙河口区、甘井子区、庄河市、旅顺口区、金州区、瓦房店市、中山区、普兰店区、长海县、西岗区)

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

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

大同市(新荣区、云冈区、左云县、平城区、阳高县、天镇县、云州区、广灵县、浑源县、灵丘县)

厦门市(思明区、同安区、翔安区、集美区、海沧区、湖里区)

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

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

德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、陇川县、梁河县、瑞丽市)

通辽市(奈曼旗、扎鲁特旗、库伦旗、科尔沁左翼中旗、霍林郭勒市、科尔沁区、开鲁县、科尔沁左翼后旗)

三门峡市(卢氏县、陕州区、湖滨区、渑池县、义马市、灵宝市)

唐山市(古冶区、迁安市、玉田县、滦南县、遵化市、曹妃甸区、滦州市、迁西县、乐亭县、丰润区、路北区、路南区、丰南区、开平区)

青岛市(胶州市、即墨区、市南区、崂山区、李沧区、平度市、莱西市、市北区、城阳区、黄岛区)

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

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)

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梧州市(龙圩区、岑溪市、蒙山县、万秀区、长洲区、苍梧县、藤县)

白城市(通榆县、镇赉县、洮北区、洮南市、大安市)

儋州市

南京市(江宁区、溧水区、鼓楼区、玄武区、高淳区、浦口区、栖霞区、六合区、建邺区、秦淮区、雨花台区)  宁德市(周宁县、福安市、霞浦县、柘荣县、屏南县、寿宁县、福鼎市、古田县、蕉城区)

天水市(清水县、甘谷县、秦州区、麦积区、秦安县、武山县、张家川回族自治县)

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

新疆维吾尔自治区嘉峪关市

大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、剑川县、洱源县、鹤庆县、永平县、漾濞彝族自治县、大理市、祥云县、宾川县、弥渡县、云龙县)  南通市(通州区、崇川区、海安市、启东市、海门区、如东县、如皋市)

苏州市(相城区、吴中区、吴江区、昆山市、张家港市、虎丘区、常熟市、姑苏区、太仓市)

文山壮族苗族自治州(富宁县、广南县、马关县、西畴县、砚山县、文山市、丘北县、麻栗坡县)

宜春市(靖安县、高安市、万载县、袁州区、奉新县、上高县、宜丰县、铜鼓县、樟树市、丰城市)泸州市(纳溪区、泸县、江阳区、叙永县、古蔺县、龙马潭区、合江县)

西宁市(大通回族土族自治县、城东区、城北区、城西区、湟中区、城中区、湟源县)

洛阳市(嵩县、孟津区、涧西区、伊川县、西工区、新安县、宜阳县、瀍河回族区、洛龙区、洛宁县、老城区、汝阳县、偃师区、栾川县)

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

海南藏族自治州(兴海县、贵德县、共和县、贵南县、同德县)

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

乐山市(峨眉山市、井研县、市中区、沙湾区、马边彝族自治县、五通桥区、峨边彝族自治县、金口河区、沐川县、犍为县、夹江县)

伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、伊宁市、昭苏县、霍城县、特克斯县、尼勒克县、新源县、奎屯市、伊宁县、巩留县、霍尔果斯市)

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

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

七台河市(茄子河区、勃利县、桃山区、新兴区)

攀枝花市(西区、仁和区、盐边县、米易县、东区)

湖州市(长兴县、南浔区、吴兴区、德清县、安吉县)

防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)

安顺市(普定县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、镇宁布依族苗族自治县)

池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)

◎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”。