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香港特别行政区

阿勒泰地区(富蕴县、福海县、阿勒泰市、青河县、布尔津县、哈巴河县、吉木乃县)

金昌市(金川区、永昌县)

庆阳市(合水县、庆城县、正宁县、华池县、宁县、西峰区、环县、镇原县)  那曲市(尼玛县、班戈县、嘉黎县、安多县、聂荣县、索县、申扎县、巴青县、比如县、双湖县、色尼区)

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

佳木斯市(郊区、向阳区、东风区、桦川县、桦南县、汤原县、前进区、抚远市、富锦市、同江市)

湘潭市(湘乡市、韶山市、岳塘区、湘潭县、雨湖区)三沙市(西沙区、南沙区)

威海市(乳山市、环翠区、荣成市、文登区)  盐城市(阜宁县、建湖县、东台市、响水县、滨海县、盐都区、大丰区、射阳县、亭湖区)

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

云浮市(郁南县、云城区、云安区、新兴县、罗定市)

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

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)

东莞市

蚌埠市(怀远县、蚌山区、五河县、固镇县、禹会区、淮上区、龙子湖区)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

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

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

安阳市(安阳县、滑县、殷都区、林州市、文峰区、北关区、龙安区、汤阴县、内黄县)

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

荆门市(掇刀区、东宝区、沙洋县、京山市、钟祥市)

邯郸市(肥乡区、丛台区、鸡泽县、成安县、峰峰矿区、广平县、武安市、大名县、邱县、磁县、永年区、魏县、曲周县、涉县、复兴区、馆陶县、临漳县、邯山区)

临汾市(尧都区、大宁县、隰县、侯马市、霍州市、古县、蒲县、曲沃县、安泽县、襄汾县、洪洞县、翼城县、浮山县、乡宁县、汾西县、永和县、吉县)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

萍乡市(上栗县、湘东区、莲花县、安源区、芦溪县)

广西壮族自治区

长沙市(雨花区、开福区、宁乡市、望城区、天心区、芙蓉区、浏阳市、长沙县、岳麓区)

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亳州市(谯城区、蒙城县、涡阳县、利辛县)

陇南市(成县、西和县、两当县、武都区、徽县、康县、宕昌县、礼县、文县)

张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)

攀枝花市(东区、仁和区、米易县、盐边县、西区)  石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

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

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

铁岭市(铁岭县、调兵山市、清河区、西丰县、开原市、银州区、昌图县)保定市(高碑店市、蠡县、望都县、容城县、阜平县、安国市、竞秀区、易县、满城区、曲阳县、安新县、顺平县、高阳县、涞水县、博野县、莲池区、定州市、涞源县、徐水区、唐县、雄县、定兴县、清苑区、涿州市)

连云港市(灌南县、连云区、灌云县、海州区、东海县、赣榆区)  运城市(永济市、稷山县、盐湖区、新绛县、垣曲县、夏县、河津市、芮城县、万荣县、闻喜县、绛县、平陆县、临猗县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

林芝市(米林市、波密县、察隅县、朗县、巴宜区、墨脱县、工布江达县)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)上海市(崇明区、金山区、青浦区、宝山区、静安区、虹口区、松江区、闵行区、普陀区、黄浦区、徐汇区、嘉定区、杨浦区、长宁区、奉贤区、浦东新区)

巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、且末县、库尔勒市、轮台县、和静县、若羌县、博湖县、尉犁县、焉耆回族自治县)

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

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

张掖市(甘州区、民乐县、临泽县、肃南裕固族自治县、高台县、山丹县)

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

周口市(淮阳区、太康县、郸城县、沈丘县、鹿邑县、项城市、川汇区、扶沟县、商水县、西华县)

武汉市(黄陂区、江汉区、东西湖区、江岸区、蔡甸区、硚口区、青山区、新洲区、洪山区、汉南区、武昌区、江夏区、汉阳区)

无锡市(宜兴市、新吴区、江阴市、惠山区、锡山区、滨湖区、梁溪区)

北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)

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

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)

河池市(大化瑶族自治县、宜州区、环江毛南族自治县、都安瑶族自治县、南丹县、金城江区、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、东兰县、凤山县、天峨县)

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

阜阳市(颍上县、临泉县、阜南县、颍州区、颍泉区、颍东区、界首市、太和县)

平顶山市(舞钢市、汝州市、卫东区、宝丰县、鲁山县、石龙区、新华区、湛河区、郏县、叶县)

茂名市(信宜市、电白区、高州市、茂南区、化州市)

◎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”。