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云浮市(云安区、罗定市、郁南县、新兴县、云城区)

海北藏族自治州(祁连县、海晏县、门源回族自治县、刚察县)

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、思茅区)

安阳市(安阳县、北关区、文峰区、内黄县、龙安区、林州市、殷都区、滑县、汤阴县)  塔城地区(托里县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、裕民县、塔城市、乌苏市)

江门市(恩平市、鹤山市、开平市、蓬江区、江海区、新会区、台山市)

郑州市(荥阳市、新密市、惠济区、二七区、中牟县、金水区、管城回族区、上街区、登封市、中原区、巩义市、新郑市)

百色市(右江区、德保县、田阳区、凌云县、平果市、靖西市、隆林各族自治县、田林县、西林县、那坡县、田东县、乐业县)荆州市(公安县、江陵县、荆州区、松滋市、洪湖市、监利市、石首市、沙市区)

泰州市(靖江市、姜堰区、泰兴市、海陵区、高港区、兴化市)  鹤壁市(鹤山区、浚县、淇滨区、淇县、山城区)

庆阳市(西峰区、宁县、华池县、合水县、正宁县、镇原县、庆城县、环县)

新疆维吾尔自治区

固原市(隆德县、西吉县、彭阳县、泾源县、原州区)

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

长治市(长子县、襄垣县、潞州区、平顺县、沁源县、潞城区、黎城县、屯留区、壶关县、武乡县、沁县、上党区)

乌兰察布市(四子王旗、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、集宁区、商都县、兴和县、丰镇市、卓资县、凉城县、化德县)

永州市(江永县、宁远县、祁阳市、江华瑶族自治县、零陵区、双牌县、道县、新田县、东安县、蓝山县、冷水滩区)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

钦州市(钦南区、浦北县、灵山县、钦北区)

十堰市(丹江口市、郧阳区、张湾区、茅箭区、郧西县、房县、竹溪县、竹山县)

喀什地区(叶城县、疏附县、麦盖提县、英吉沙县、岳普湖县、泽普县、疏勒县、伽师县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、巴楚县、莎车县)

朔州市(右玉县、怀仁市、山阴县、应县、朔城区、平鲁区)

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

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

荆门市(东宝区、钟祥市、京山市、掇刀区、沙洋县)

铁岭市(昌图县、开原市、调兵山市、清河区、西丰县、铁岭县、银州区)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

徐州市(鼓楼区、贾汪区、铜山区、云龙区、泉山区、邳州市、睢宁县、新沂市、沛县、丰县)

三门峡市(义马市、陕州区、卢氏县、灵宝市、湖滨区、渑池县)

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

成都市(金堂县、温江区、都江堰市、青白江区、郫都区、彭州市、新津区、崇州市、成华区、青羊区、锦江区、邛崃市、武侯区、新都区、蒲江县、金牛区、大邑县、简阳市、双流区、龙泉驿区)

白城市(通榆县、镇赉县、洮南市、洮北区、大安市)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)  安康市(白河县、汉滨区、平利县、镇坪县、紫阳县、汉阴县、宁陕县、旬阳市、岚皋县、石泉县)

昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、奇台县、昌吉市、呼图壁县、玛纳斯县、吉木萨尔县、阜康市)

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

衡水市(桃城区、深州市、枣强县、安平县、冀州区、饶阳县、武强县、阜城县、故城县、景县、武邑县)崇左市(大新县、凭祥市、龙州县、天等县、扶绥县、宁明县、江州区)

保定市(满城区、阜平县、安国市、容城县、曲阳县、博野县、蠡县、涞源县、涞水县、高碑店市、涿州市、望都县、徐水区、定兴县、清苑区、定州市、高阳县、雄县、安新县、竞秀区、莲池区、顺平县、易县、唐县)  临汾市(襄汾县、翼城县、吉县、曲沃县、洪洞县、安泽县、隰县、乡宁县、大宁县、尧都区、古县、侯马市、汾西县、永和县、蒲县、浮山县、霍州市)

吉林市(永吉县、桦甸市、船营区、磐石市、舒兰市、蛟河市、昌邑区、丰满区、龙潭区)

济源市

宁德市(霞浦县、屏南县、古田县、寿宁县、福鼎市、福安市、蕉城区、周宁县、柘荣县)莆田市(秀屿区、涵江区、城厢区、荔城区、仙游县)

滁州市(来安县、定远县、天长市、南谯区、凤阳县、全椒县、琅琊区、明光市)

北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

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

南京市(玄武区、浦口区、六合区、高淳区、秦淮区、江宁区、建邺区、雨花台区、栖霞区、鼓楼区、溧水区)

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

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

天水市(清水县、秦安县、甘谷县、秦州区、武山县、张家川回族自治县、麦积区)

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

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

淮南市(凤台县、八公山区、潘集区、大通区、谢家集区、寿县、田家庵区)

三明市(将乐县、建宁县、宁化县、大田县、泰宁县、沙县区、尤溪县、三元区、明溪县、清流县、永安市)

东莞市

南充市(阆中市、蓬安县、嘉陵区、南部县、营山县、顺庆区、高坪区、西充县、仪陇县)

辽阳市(宏伟区、辽阳县、灯塔市、白塔区、太子河区、弓长岭区、文圣区)

六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)

◎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”。