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

铜川市(印台区、王益区、宜君县、耀州区)

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

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

果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、玛多县、班玛县、甘德县、久治县)

来宾市(忻城县、武宣县、合山市、金秀瑶族自治县、兴宾区、象州县)

鹤岗市(萝北县、工农区、东山区、兴山区、兴安区、向阳区、南山区、绥滨县)

保定市(容城县、定兴县、蠡县、竞秀区、清苑区、唐县、徐水区、阜平县、望都县、高阳县、涞源县、博野县、涞水县、易县、定州市、莲池区、高碑店市、涿州市、曲阳县、顺平县、雄县、安新县、安国市、满城区)  博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、阿拉山口市、精河县、温泉县)

石河子市(图木舒克市、胡杨河市、阿拉尔市、白杨市、新星市、可克达拉市、昆玉市、五家渠市、北屯市、双河市、铁门关市)

孝感市(安陆市、大悟县、汉川市、孝昌县、孝南区、应城市、云梦县)

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

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

桂林市(叠彩区、荔浦市、阳朔县、兴安县、雁山区、平乐县、恭城瑶族自治县、灌阳县、永福县、龙胜各族自治县、象山区、七星区、资源县、灵川县、秀峰区、临桂区、全州县)

嘉兴市(海宁市、平湖市、嘉善县、桐乡市、海盐县、南湖区、秀洲区)

秦皇岛市(山海关区、昌黎县、海港区、北戴河区、卢龙县、青龙满族自治县、抚宁区)

白山市(靖宇县、抚松县、临江市、浑江区、江源区、长白朝鲜族自治县)

济宁市(曲阜市、任城区、鱼台县、汶上县、微山县、金乡县、泗水县、嘉祥县、梁山县、兖州区、邹城市)

淮北市(杜集区、相山区、濉溪县、烈山区)

亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)

四平市(铁东区、伊通满族自治县、铁西区、双辽市、梨树县)

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

常州市(溧阳市、金坛区、钟楼区、天宁区、武进区、新北区)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、陇川县、芒市、梁河县、盈江县)

澳门特别行政区

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

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

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

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海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)

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

盘锦市(兴隆台区、盘山县、双台子区、大洼区)

长治市(屯留区、潞州区、长子县、壶关县、沁县、襄垣县、潞城区、上党区、平顺县、武乡县、黎城县、沁源县)  宁德市(周宁县、寿宁县、蕉城区、霞浦县、福鼎市、柘荣县、屏南县、福安市、古田县)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

雅安市(宝兴县、荥经县、天全县、芦山县、雨城区、石棉县、汉源县、名山区)

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

十堰市(竹山县、竹溪县、丹江口市、房县、张湾区、茅箭区、郧阳区、郧西县)  蚌埠市(禹会区、淮上区、五河县、怀远县、蚌山区、龙子湖区、固镇县)

信阳市(新县、光山县、商城县、浉河区、息县、罗山县、平桥区、潢川县、固始县、淮滨县)

吕梁市(柳林县、文水县、中阳县、孝义市、交城县、兴县、石楼县、汾阳市、岚县、离石区、方山县、临县、交口县)

南通市(通州区、海安市、崇川区、海门区、启东市、如皋市、如东县)永州市(冷水滩区、江华瑶族自治县、祁阳市、宁远县、江永县、蓝山县、东安县、双牌县、新田县、道县、零陵区)

梧州市(岑溪市、长洲区、蒙山县、苍梧县、龙圩区、万秀区、藤县)

林芝市(巴宜区、米林市、墨脱县、察隅县、工布江达县、波密县、朗县)

厦门市(同安区、翔安区、思明区、湖里区、集美区、海沧区)

宜宾市(叙州区、高县、长宁县、筠连县、江安县、屏山县、翠屏区、兴文县、珙县、南溪区)

泰州市(兴化市、靖江市、姜堰区、泰兴市、海陵区、高港区)

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

海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵德县、贵南县、共和县)

牡丹江市(海林市、爱民区、宁安市、阳明区、东安区、东宁市、穆棱市、绥芬河市、西安区、林口县)

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

云浮市(云安区、罗定市、新兴县、云城区、郁南县)

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

许昌市(魏都区、襄城县、鄢陵县、建安区、禹州市、长葛市)

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

固原市(西吉县、彭阳县、原州区、泾源县、隆德县)

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

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、天峻县、茫崖市、乌兰县、德令哈市、格尔木市)

◎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”。