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锦州市(凌海市、古塔区、北镇市、凌河区、义县、太和区、黑山县)

福州市(闽清县、台江区、仓山区、长乐区、连江县、闽侯县、福清市、晋安区、罗源县、鼓楼区、平潭县、马尾区、永泰县)

蚌埠市(禹会区、五河县、固镇县、蚌山区、淮上区、龙子湖区、怀远县)

吉安市(安福县、峡江县、万安县、吉安县、遂川县、泰和县、青原区、永丰县、吉州区、井冈山市、吉水县、新干县、永新县)  河源市(紫金县、和平县、龙川县、源城区、连平县、东源县)

盐城市(东台市、滨海县、盐都区、射阳县、响水县、建湖县、亭湖区、大丰区、阜宁县)

嘉兴市(秀洲区、海盐县、海宁市、嘉善县、南湖区、平湖市、桐乡市)

达州市(达川区、宣汉县、开江县、大竹县、万源市、通川区、渠县)承德市(宽城满族自治县、双滦区、平泉市、滦平县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、承德县、围场满族蒙古族自治县、隆化县、双桥区、兴隆县)

齐齐哈尔市(龙江县、梅里斯达斡尔族区、建华区、铁锋区、富裕县、昂昂溪区、甘南县、克山县、泰来县、克东县、碾子山区、拜泉县、富拉尔基区、依安县、讷河市、龙沙区)  广州市(从化区、越秀区、黄埔区、海珠区、天河区、南沙区、花都区、白云区、荔湾区、增城区、番禺区)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、治多县、杂多县、玉树市、囊谦县)

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

枣庄市(薛城区、市中区、山亭区、峄城区、台儿庄区、滕州市)

吴忠市(盐池县、同心县、利通区、青铜峡市、红寺堡区)

咸阳市(礼泉县、乾县、永寿县、淳化县、长武县、彬州市、泾阳县、旬邑县、秦都区、渭城区、杨陵区、兴平市、武功县、三原县)

陇南市(礼县、西和县、宕昌县、徽县、两当县、康县、成县、武都区、文县)

营口市(站前区、大石桥市、老边区、鲅鱼圈区、盖州市、西市区)

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

北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、天峻县、茫崖市、都兰县、乌兰县、格尔木市)

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

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

凉山彝族自治州(会东县、木里藏族自治县、普格县、喜德县、冕宁县、德昌县、雷波县、越西县、宁南县、布拖县、西昌市、美姑县、昭觉县、甘洛县、金阳县、盐源县、会理市)

泉州市(永春县、洛江区、鲤城区、丰泽区、惠安县、泉港区、德化县、南安市、金门县、安溪县、石狮市、晋江市)

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

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

石家庄市(行唐县、无极县、辛集市、藁城区、井陉县、井陉矿区、高邑县、元氏县、正定县、新乐市、平山县、栾城区、桥西区、晋州市、赞皇县、深泽县、长安区、裕华区、赵县、灵寿县、新华区、鹿泉区)

辽源市(西安区、东辽县、东丰县、龙山区)

廊坊市(三河市、文安县、霸州市、安次区、香河县、广阳区、永清县、固安县、大厂回族自治县、大城县)

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

拉萨市(达孜区、曲水县、尼木县、墨竹工卡县、林周县、堆龙德庆区、当雄县、城关区)

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

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)  雅安市(名山区、芦山县、雨城区、荥经县、汉源县、宝兴县、天全县、石棉县)

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

萍乡市(安源区、上栗县、湘东区、莲花县、芦溪县)

楚雄彝族自治州(双柏县、禄丰市、永仁县、牟定县、楚雄市、南华县、大姚县、元谋县、姚安县、武定县)株洲市(醴陵市、茶陵县、渌口区、荷塘区、天元区、炎陵县、石峰区、攸县、芦淞区)

天津市(东丽区、河西区、红桥区、河东区、宁河区、静海区、南开区、西青区、和平区、武清区、津南区、蓟州区、河北区、北辰区、宝坻区、滨海新区)  黄山市(屯溪区、徽州区、歙县、黟县、休宁县、祁门县、黄山区)

中山市

兰州市(七里河区、城关区、西固区、永登县、皋兰县、红古区、安宁区、榆中县)

甘南藏族自治州(迭部县、舟曲县、临潭县、卓尼县、碌曲县、玛曲县、夏河县、合作市)白山市(临江市、抚松县、长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区、靖宇县)

固原市(原州区、隆德县、西吉县、泾源县、彭阳县)

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

宜昌市(长阳土家族自治县、枝江市、远安县、秭归县、西陵区、五峰土家族自治县、夷陵区、兴山县、伍家岗区、宜都市、当阳市、点军区、猇亭区)

衢州市(柯城区、常山县、龙游县、衢江区、江山市、开化县)

镇江市(润州区、丹徒区、京口区、丹阳市、句容市、扬中市)

黔南布依族苗族自治州(惠水县、罗甸县、都匀市、长顺县、龙里县、瓮安县、荔波县、福泉市、三都水族自治县、贵定县、独山县、平塘县)

滨州市(博兴县、滨城区、阳信县、邹平市、沾化区、惠民县、无棣县)

铜川市(耀州区、王益区、宜君县、印台区)

怀化市(沅陵县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、鹤城区、中方县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、会同县、麻阳苗族自治县、辰溪县、洪江市)

梧州市(藤县、岑溪市、苍梧县、万秀区、龙圩区、长洲区、蒙山县)

揭阳市(揭东区、揭西县、榕城区、惠来县、普宁市)

湛江市(麻章区、廉江市、坡头区、吴川市、徐闻县、赤坎区、遂溪县、雷州市、霞山区)

开封市(兰考县、通许县、杞县、禹王台区、顺河回族区、祥符区、龙亭区、鼓楼区、尉氏县)

香港特别行政区

自贡市(贡井区、富顺县、荣县、大安区、自流井区、沿滩区)

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

◎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”。