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

果洛藏族自治州(久治县、玛多县、玛沁县、甘德县、达日县、班玛县)

儋州市

赤峰市(松山区、林西县、元宝山区、克什克腾旗、敖汉旗、宁城县、翁牛特旗、巴林右旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、喀喇沁旗)  乌鲁木齐市(沙依巴克区、米东区、头屯河区、乌鲁木齐县、达坂城区、天山区、水磨沟区、新市区)

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

江门市(蓬江区、恩平市、新会区、鹤山市、开平市、台山市、江海区)

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

阿勒泰地区(青河县、富蕴县、阿勒泰市、布尔津县、吉木乃县、福海县、哈巴河县)  锦州市(黑山县、凌海市、义县、古塔区、北镇市、凌河区、太和区)

朔州市(平鲁区、右玉县、山阴县、朔城区、怀仁市、应县)

张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)

本溪市(溪湖区、南芬区、明山区、桓仁满族自治县、平山区、本溪满族自治县)

辽阳市(宏伟区、白塔区、灯塔市、太子河区、弓长岭区、文圣区、辽阳县)

临夏回族自治州(广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、康乐县、永靖县、临夏县、和政县、临夏市)

巴中市(通江县、恩阳区、巴州区、南江县、平昌县)

北京市(密云区、延庆区、西城区、房山区、昌平区、门头沟区、东城区、怀柔区、朝阳区、丰台区、石景山区、平谷区、顺义区、通州区、海淀区、大兴区)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、花垣县、吉首市、永顺县、古丈县、龙山县、凤凰县、保靖县)

沈阳市(和平区、于洪区、铁西区、浑南区、法库县、辽中区、新民市、沈北新区、皇姑区、康平县、沈河区、大东区、苏家屯区)

三门峡市(义马市、渑池县、灵宝市、湖滨区、卢氏县、陕州区)

天津市(西青区、河西区、东丽区、北辰区、静海区、宁河区、河北区、滨海新区、蓟州区、津南区、河东区、红桥区、南开区、和平区、武清区、宝坻区)

玉林市(博白县、容县、福绵区、兴业县、陆川县、北流市、玉州区)

玉溪市(新平彝族傣族自治县、华宁县、红塔区、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、峨山彝族自治县、易门县、澄江市)

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

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

揭阳市(普宁市、揭东区、惠来县、榕城区、揭西县)

澳门特别行政区

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

广安市(武胜县、华蓥市、前锋区、岳池县、广安区、邻水县)

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商丘市(睢县、睢阳区、永城市、夏邑县、虞城县、民权县、宁陵县、梁园区、柘城县)

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

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

黄山市(祁门县、休宁县、屯溪区、歙县、徽州区、黟县、黄山区)  天水市(清水县、武山县、麦积区、张家川回族自治县、秦安县、甘谷县、秦州区)

佛山市(顺德区、高明区、三水区、禅城区、南海区)

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

随州市(广水市、随县、曾都区)无锡市(滨湖区、新吴区、惠山区、梁溪区、宜兴市、锡山区、江阴市)

宁德市(屏南县、霞浦县、寿宁县、柘荣县、福鼎市、古田县、蕉城区、福安市、周宁县)  黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)

宿迁市(宿豫区、泗洪县、宿城区、沭阳县、泗阳县)

马鞍山市(花山区、和县、当涂县、博望区、含山县、雨山区)

塔城地区(沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、塔城市、裕民县、托里县、乌苏市)许昌市(长葛市、禹州市、建安区、魏都区、襄城县、鄢陵县)

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

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

阿里地区(改则县、日土县、普兰县、札达县、革吉县、噶尔县、措勤县)

肇庆市(端州区、封开县、怀集县、高要区、德庆县、广宁县、四会市、鼎湖区)

曲靖市(富源县、沾益区、马龙区、麒麟区、师宗县、宣威市、罗平县、陆良县、会泽县)

吉安市(吉安县、安福县、永丰县、吉水县、新干县、峡江县、井冈山市、吉州区、永新县、青原区、泰和县、遂川县、万安县)

莆田市(荔城区、秀屿区、城厢区、涵江区、仙游县)

萍乡市(芦溪县、湘东区、莲花县、安源区、上栗县)

中山市

枣庄市(市中区、峄城区、薛城区、滕州市、台儿庄区、山亭区)

沧州市(海兴县、南皮县、运河区、盐山县、河间市、肃宁县、吴桥县、孟村回族自治县、沧县、任丘市、东光县、献县、新华区、泊头市、黄骅市、青县)

龙岩市(上杭县、长汀县、武平县、新罗区、漳平市、永定区、连城县)

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

湖州市(吴兴区、安吉县、德清县、长兴县、南浔区)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

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

◎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”。