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贵阳市(白云区、南明区、乌当区、花溪区、修文县、清镇市、开阳县、息烽县、云岩区、观山湖区)

厦门市(翔安区、同安区、海沧区、集美区、湖里区、思明区)

滨州市(无棣县、邹平市、滨城区、阳信县、惠民县、博兴县、沾化区)

茂名市(化州市、高州市、信宜市、茂南区、电白区)  临汾市(大宁县、蒲县、乡宁县、吉县、汾西县、浮山县、襄汾县、永和县、霍州市、侯马市、古县、尧都区、隰县、曲沃县、翼城县、安泽县、洪洞县)

揭阳市(普宁市、揭东区、惠来县、榕城区、揭西县)

漯河市(召陵区、源汇区、郾城区、舞阳县、临颍县)

辽阳市(文圣区、白塔区、宏伟区、弓长岭区、灯塔市、太子河区、辽阳县)枣庄市(山亭区、峄城区、台儿庄区、滕州市、市中区、薛城区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区、乾安县、扶余市)  张掖市(山丹县、肃南裕固族自治县、民乐县、临泽县、甘州区、高台县)

上海市(普陀区、宝山区、浦东新区、奉贤区、嘉定区、青浦区、徐汇区、长宁区、崇明区、闵行区、静安区、金山区、虹口区、松江区、杨浦区、黄浦区)

龙岩市(武平县、长汀县、永定区、上杭县、连城县、新罗区、漳平市)

肇庆市(广宁县、四会市、端州区、封开县、德庆县、怀集县、鼎湖区、高要区)

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

上饶市(鄱阳县、广信区、弋阳县、玉山县、万年县、横峰县、信州区、铅山县、余干县、德兴市、婺源县、广丰区)

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、盈江县、芒市、陇川县、瑞丽市)

南阳市(淅川县、桐柏县、宛城区、卧龙区、西峡县、镇平县、新野县、邓州市、方城县、南召县、唐河县、内乡县、社旗县)

阳泉市(矿区、城区、盂县、郊区、平定县)

宁波市(宁海县、慈溪市、象山县、北仑区、海曙区、奉化区、鄞州区、镇海区、江北区、余姚市)

香港特别行政区

黄石市(黄石港区、铁山区、阳新县、大冶市、西塞山区、下陆区)

德阳市(绵竹市、旌阳区、广汉市、罗江区、中江县、什邡市)

汕头市(南澳县、潮南区、澄海区、濠江区、潮阳区、龙湖区、金平区)

平凉市(灵台县、静宁县、华亭市、崇信县、庄浪县、泾川县、崆峒区)

铜川市(宜君县、王益区、耀州区、印台区)

本溪市(桓仁满族自治县、平山区、南芬区、溪湖区、本溪满族自治县、明山区)

阜阳市(颍泉区、颍上县、太和县、阜南县、界首市、临泉县、颍州区、颍东区)

三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)

淮南市(潘集区、凤台县、大通区、田家庵区、寿县、谢家集区、八公山区)

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菏泽市(成武县、郓城县、单县、定陶区、曹县、鄄城县、巨野县、牡丹区、东明县)

黄山市(黄山区、休宁县、祁门县、歙县、徽州区、屯溪区、黟县)

淄博市(高青县、临淄区、桓台县、沂源县、博山区、周村区、淄川区、张店区)

定西市(漳县、安定区、陇西县、岷县、渭源县、通渭县、临洮县)  长治市(襄垣县、潞州区、屯留区、潞城区、平顺县、沁源县、长子县、上党区、黎城县、武乡县、壶关县、沁县)

兰州市(城关区、永登县、榆中县、皋兰县、红古区、安宁区、西固区、七里河区)

攀枝花市(米易县、东区、盐边县、西区、仁和区)

普洱市(墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县)舟山市(定海区、岱山县、普陀区、嵊泗县)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、茫崖市、都兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县)  酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、肃北蒙古族自治县、肃州区、瓜州县、玉门市、敦煌市)

无锡市(滨湖区、锡山区、新吴区、惠山区、宜兴市、梁溪区、江阴市)

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

信阳市(商城县、光山县、平桥区、淮滨县、罗山县、息县、新县、浉河区、潢川县、固始县)武汉市(武昌区、江夏区、新洲区、江岸区、蔡甸区、汉南区、东西湖区、黄陂区、青山区、硚口区、江汉区、汉阳区、洪山区)

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

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

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

和田地区(于田县、策勒县、和田县、皮山县、洛浦县、民丰县、和田市、墨玉县)

亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)

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

白山市(长白朝鲜族自治县、临江市、江源区、抚松县、浑江区、靖宇县)

海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)

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

惠州市(惠阳区、博罗县、惠城区、惠东县、龙门县)

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

株洲市(渌口区、石峰区、茶陵县、炎陵县、攸县、芦淞区、醴陵市、天元区、荷塘区)

内江市(隆昌市、威远县、东兴区、市中区、资中县)

张家界市(慈利县、桑植县、永定区、武陵源区)

广安市(广安区、邻水县、武胜县、岳池县、华蓥市、前锋区)

抚州市(宜黄县、广昌县、金溪县、乐安县、黎川县、东乡区、临川区、南丰县、南城县、崇仁县、资溪县)

◎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”。