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哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

朝阳市(双塔区、龙城区、北票市、建平县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)  廊坊市(香河县、固安县、广阳区、霸州市、文安县、大厂回族自治县、大城县、永清县、安次区、三河市)

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

新余市(渝水区、分宜县)

澳门特别行政区

厦门市(湖里区、海沧区、集美区、翔安区、思明区、同安区)  宿迁市(泗洪县、泗阳县、沭阳县、宿城区、宿豫区)

固原市(隆德县、西吉县、泾源县、彭阳县、原州区)

贵港市(港北区、覃塘区、桂平市、平南县、港南区)

自贡市(贡井区、富顺县、沿滩区、大安区、自流井区、荣县)

咸宁市(嘉鱼县、咸安区、崇阳县、通城县、赤壁市、通山县)

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

怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

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

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

常德市(临澧县、津市市、石门县、安乡县、汉寿县、澧县、桃源县、武陵区、鼎城区)

镇江市(润州区、丹阳市、京口区、句容市、丹徒区、扬中市)

海东市(化隆回族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、互助土族自治县)

荆州市(沙市区、松滋市、监利市、荆州区、江陵县、洪湖市、石首市、公安县)

湘潭市(岳塘区、韶山市、雨湖区、湘乡市、湘潭县)

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

泰州市(兴化市、泰兴市、海陵区、姜堰区、靖江市、高港区)

日喀则市(白朗县、聂拉木县、亚东县、仲巴县、萨嘎县、仁布县、拉孜县、定结县、定日县、康马县、昂仁县、萨迦县、岗巴县、江孜县、谢通门县、吉隆县、南木林县、桑珠孜区)

漯河市(舞阳县、源汇区、临颍县、召陵区、郾城区)

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蚌埠市(蚌山区、五河县、固镇县、怀远县、禹会区、龙子湖区、淮上区)

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钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)

内江市(威远县、市中区、东兴区、隆昌市、资中县)  白城市(洮北区、镇赉县、大安市、洮南市、通榆县)

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

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揭阳市(惠来县、揭西县、普宁市、揭东区、榕城区)金华市(永康市、武义县、东阳市、义乌市、兰溪市、婺城区、浦江县、磐安县、金东区)

阿里地区(措勤县、普兰县、札达县、改则县、日土县、革吉县、噶尔县)  陇南市(文县、宕昌县、两当县、西和县、礼县、康县、徽县、武都区、成县)

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

贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、八步区、钟山县、平桂区)

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)阜阳市(界首市、颍东区、太和县、颍泉区、颍上县、临泉县、颍州区、阜南县)

金昌市(金川区、永昌县)

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日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)

双鸭山市(尖山区、宝山区、岭东区、集贤县、友谊县、饶河县、宝清县、四方台区)

焦作市(孟州市、修武县、博爱县、温县、山阳区、中站区、解放区、武陟县、沁阳市、马村区)

榆林市(神木市、清涧县、定边县、米脂县、佳县、横山区、子洲县、府谷县、绥德县、靖边县、吴堡县、榆阳区)

酒泉市(肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、敦煌市、金塔县、肃州区、瓜州县)

遵义市(务川仡佬族苗族自治县、赤水市、余庆县、汇川区、道真仡佬族苗族自治县、正安县、红花岗区、湄潭县、习水县、仁怀市、凤冈县、播州区、绥阳县、桐梓县)

防城港市(港口区、防城区、上思县、东兴市)

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

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

济南市(历城区、长清区、济阳区、商河县、历下区、莱芜区、章丘区、钢城区、天桥区、平阴县、槐荫区、市中区)

晋城市(泽州县、陵川县、沁水县、阳城县、高平市、城区)

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

白银市(平川区、靖远县、白银区、会宁县、景泰县)

德州市(夏津县、德城区、乐陵市、武城县、宁津县、禹城市、陵城区、平原县、齐河县、临邑县、庆云县)

◎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”。