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林芝市(察隅县、米林市、工布江达县、波密县、巴宜区、墨脱县、朗县)

铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)

鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)

永州市(零陵区、冷水滩区、新田县、江华瑶族自治县、双牌县、宁远县、祁阳市、道县、东安县、江永县、蓝山县)  长治市(襄垣县、上党区、潞州区、潞城区、黎城县、武乡县、屯留区、长子县、沁县、壶关县、平顺县、沁源县)

牡丹江市(阳明区、东安区、宁安市、海林市、穆棱市、绥芬河市、爱民区、西安区、林口县、东宁市)

三亚市(海棠区、崖州区、吉阳区、天涯区)

朔州市(朔城区、怀仁市、山阴县、平鲁区、右玉县、应县)

大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)  许昌市(建安区、鄢陵县、长葛市、魏都区、襄城县、禹州市)

无锡市(梁溪区、滨湖区、锡山区、江阴市、新吴区、宜兴市、惠山区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

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

西安市(新城区、蓝田县、临潼区、阎良区、莲湖区、碑林区、高陵区、鄠邑区、周至县、未央区、灞桥区、雁塔区、长安区)

滨州市(沾化区、惠民县、阳信县、滨城区、无棣县、邹平市、博兴县)

本溪市(南芬区、明山区、溪湖区、平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县)

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

和田地区(和田县、策勒县、民丰县、墨玉县、和田市、于田县、皮山县、洛浦县)

白城市(洮北区、大安市、通榆县、洮南市、镇赉县)

德阳市(广汉市、中江县、旌阳区、什邡市、绵竹市、罗江区)

广安市(岳池县、前锋区、武胜县、华蓥市、邻水县、广安区)

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

抚顺市(顺城区、新抚区、新宾满族自治县、抚顺县、东洲区、清原满族自治县、望花区)

莆田市(城厢区、涵江区、荔城区、秀屿区、仙游县)

钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)

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

达州市(开江县、宣汉县、渠县、通川区、万源市、达川区、大竹县)

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

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

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

渭南市(蒲城县、白水县、合阳县、富平县、华州区、大荔县、潼关县、临渭区、澄城县、华阴市、韩城市)

果洛藏族自治州(班玛县、达日县、玛多县、甘德县、玛沁县、久治县)

泉州市(永春县、石狮市、惠安县、丰泽区、金门县、泉港区、德化县、鲤城区、南安市、安溪县、晋江市、洛江区)  丹东市(振兴区、元宝区、凤城市、东港市、振安区、宽甸满族自治县)

淮安市(涟水县、淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、淮安区)

铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)

邯郸市(涉县、永年区、邯山区、曲周县、武安市、肥乡区、邱县、丛台区、大名县、成安县、临漳县、磁县、魏县、馆陶县、复兴区、峰峰矿区、广平县、鸡泽县)防城港市(防城区、东兴市、上思县、港口区)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)  鄂尔多斯市(鄂托克前旗、杭锦旗、康巴什区、东胜区、乌审旗、准格尔旗、鄂托克旗、达拉特旗、伊金霍洛旗)

儋州市

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

朝阳市(凌源市、朝阳县、建平县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、龙城区)贵阳市(花溪区、乌当区、南明区、白云区、修文县、息烽县、开阳县、观山湖区、云岩区、清镇市)

内蒙古自治区

日照市(五莲县、东港区、莒县、岚山区)

邵阳市(北塔区、绥宁县、武冈市、洞口县、大祥区、新宁县、邵阳县、城步苗族自治县、新邵县、双清区、隆回县、邵东市)

宿州市(砀山县、灵璧县、萧县、泗县、埇桥区)

保山市(昌宁县、腾冲市、施甸县、隆阳区、龙陵县)

厦门市(集美区、翔安区、同安区、湖里区、海沧区、思明区)

鹤壁市(淇滨区、淇县、浚县、鹤山区、山城区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

聊城市(临清市、高唐县、冠县、莘县、茌平区、东昌府区、东阿县、阳谷县)

济源市

黔东南苗族侗族自治州(凯里市、麻江县、丹寨县、施秉县、台江县、黎平县、天柱县、剑河县、锦屏县、黄平县、从江县、三穗县、雷山县、岑巩县、镇远县、榕江县)

蚌埠市(禹会区、五河县、固镇县、蚌山区、怀远县、龙子湖区、淮上区)

攀枝花市(东区、盐边县、西区、仁和区、米易县)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、盈江县、梁河县、陇川县)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、德令哈市、乌兰县、都兰县、格尔木市)

玉林市(福绵区、容县、陆川县、玉州区、博白县、兴业县、北流市)

◎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”。