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全国服务区域：
晋城市(泽州县、阳城县、城区、沁水县、陵川县、高平市)
大连市(甘井子区、旅顺口区、金州区、长海县、沙河口区、庄河市、西岗区、瓦房店市、中山区、普兰店区)
濮阳市(华龙区、清丰县、濮阳县、台前县、南乐县、范县)
自贡市(富顺县、沿滩区、荣县、自流井区、大安区、贡井区)
淄博市(临淄区、张店区、桓台县、周村区、淄川区、沂源县、博山区、高青县)
黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)
韶关市(始兴县、乳源瑶族自治县、翁源县、新丰县、乐昌市、浈江区、曲江区、武江区、仁化县、南雄市)
九江市(柴桑区、修水县、永修县、浔阳区、共青城市、都昌县、彭泽县、湖口县、庐山市、武宁县、德安县、瑞昌市、濂溪区)
延边朝鲜族自治州(汪清县、珲春市、和龙市、龙井市、图们市、延吉市、安图县、敦化市)
香港特别行政区
绍兴市(柯桥区、诸暨市、新昌县、嵊州市、越城区、上虞区)
徐州市(鼓楼区、新沂市、沛县、贾汪区、泉山区、睢宁县、丰县、铜山区、邳州市、云龙区)
桂林市(雁山区、象山区、临桂区、灌阳县、七星区、龙胜各族自治县、荔浦市、叠彩区、恭城瑶族自治县、秀峰区、阳朔县、资源县、平乐县、全州县、永福县、兴安县、灵川县)
茂名市(茂南区、电白区、化州市、信宜市、高州市)
荆门市(掇刀区、京山市、钟祥市、东宝区、沙洋县)
柳州市(融安县、柳江区、柳城县、鱼峰区、柳北区、鹿寨县、融水苗族自治县、城中区、三江侗族自治县、柳南区)
许昌市(禹州市、魏都区、襄城县、长葛市、鄢陵县、建安区)
淮南市(谢家集区、田家庵区、潘集区、寿县、八公山区、凤台县、大通区)
永州市(东安县、道县、蓝山县、零陵区、祁阳市、江华瑶族自治县、江永县、新田县、宁远县、冷水滩区、双牌县)
南平市(松溪县、浦城县、建阳区、光泽县、建瓯市、邵武市、延平区、武夷山市、顺昌县、政和县)
本溪市(溪湖区、平山区、明山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、南芬区)
南宁市(西乡塘区、良庆区、邕宁区、兴宁区、宾阳县、武鸣区、隆安县、上林县、横州市、马山县、江南区、青秀区)
遵义市(余庆县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、凤冈县、绥阳县、习水县、红花岗区、湄潭县、汇川区、仁怀市、播州区、道真仡佬族苗族自治县、赤水市、正安县)
邵阳市(城步苗族自治县、绥宁县、北塔区、洞口县、大祥区、邵阳县、新宁县、隆回县、新邵县、武冈市、邵东市、双清区)
丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县)
伊春市(南岔县、丰林县、嘉荫县、大箐山县、汤旺县、伊美区、铁力市、友好区、乌翠区、金林区)
秦皇岛市(昌黎县、卢龙县、海港区、山海关区、抚宁区、北戴河区、青龙满族自治县)
咸宁市(崇阳县、通城县、赤壁市、嘉鱼县、咸安区、通山县)
黄山市(歙县、休宁县、黟县、黄山区、徽州区、祁门县、屯溪区)
南昌市(进贤县、青云谱区、青山湖区、新建区、红谷滩区、西湖区、安义县、南昌县、东湖区)
景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
抚州市(崇仁县、金溪县、广昌县、南城县、黎川县、南丰县、临川区、资溪县、东乡区、乐安县、宜黄县)
防城港市(上思县、防城区、港口区、东兴市)
金昌市(永昌县、金川区)
泉州市(石狮市、洛江区、丰泽区、泉港区、惠安县、南安市、安溪县、德化县、晋江市、永春县、金门县、鲤城区)
鹤壁市(山城区、鹤山区、浚县、淇县、淇滨区)
辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
长春市(绿园区、南关区、榆树市、朝阳区、宽城区、农安县、公主岭市、二道区、九台区、德惠市、双阳区)
北海市(合浦县、海城区、铁山港区、银海区)
阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)
商洛市(商南县、镇安县、洛南县、商州区、柞水县、山阳县、丹凤县)
南京市(溧水区、雨花台区、建邺区、秦淮区、鼓楼区、江宁区、高淳区、玄武区、栖霞区、浦口区、六合区)
澳门特别行政区
沈阳市(铁西区、皇姑区、和平区、辽中区、新民市、苏家屯区、法库县、于洪区、沈河区、浑南区、大东区、沈北新区、康平县)
通辽市(科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、开鲁县、霍林郭勒市、奈曼旗、扎鲁特旗、科尔沁区)
拉萨市(曲水县、尼木县、当雄县、墨竹工卡县、城关区、堆龙德庆区、达孜区、林周县)
乌兰察布市(察哈尔右翼后旗、卓资县、丰镇市、集宁区、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、四子王旗、兴和县、化德县、商都县、凉城县)
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开封市(祥符区、兰考县、杞县、龙亭区、通许县、顺河回族区、鼓楼区、禹王台区、尉氏县)
吴忠市(利通区、青铜峡市、同心县、盐池县、红寺堡区)
呼和浩特市(赛罕区、和林格尔县、清水河县、新城区、回民区、玉泉区、武川县、托克托县、土默特左旗)
湖州市(长兴县、安吉县、德清县、吴兴区、南浔区)
和田地区(皮山县、洛浦县、于田县、和田县、墨玉县、策勒县、和田市、民丰县)
新疆维吾尔自治区
周口市(川汇区、太康县、扶沟县、鹿邑县、郸城县、项城市、西华县、淮阳区、商水县、沈丘县)
德阳市(中江县、罗江区、旌阳区、什邡市、广汉市、绵竹市)
白山市(浑江区、江源区、抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市、靖宇县)
吉林市(永吉县、龙潭区、桦甸市、磐石市、昌邑区、舒兰市、船营区、丰满区、蛟河市)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、泸西县、个旧市、屏边苗族自治县、弥勒市、开远市、红河县、建水县、绿春县、蒙自市)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
广安市(岳池县、武胜县、邻水县、广安区、前锋区、华蓥市)
三沙市(南沙区、西沙区)
三门峡市(卢氏县、湖滨区、陕州区、灵宝市、渑池县、义马市)
无锡市(惠山区、滨湖区、宜兴市、江阴市、梁溪区、锡山区、新吴区)
海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、刚察县、海晏县)
六盘水市(钟山区、六枝特区、盘州市、水城区)
酒泉市(金塔县、瓜州县、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、敦煌市、肃北蒙古族自治县)
白银市(会宁县、靖远县、白银区、平川区、景泰县)
盐城市(亭湖区、响水县、阜宁县、建湖县、滨海县、盐都区、东台市、射阳县、大丰区)
运城市(永济市、临猗县、河津市、夏县、平陆县、盐湖区、新绛县、芮城县、万荣县、闻喜县、垣曲县、绛县、稷山县)
黔南布依族苗族自治州(惠水县、瓮安县、都匀市、福泉市、贵定县、罗甸县、龙里县、长顺县、平塘县、独山县、荔波县、三都水族自治县)
宜昌市(枝江市、兴山县、西陵区、五峰土家族自治县、秭归县、当阳市、点军区、宜都市、夷陵区、长阳土家族自治县、远安县、伍家岗区、猇亭区)
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鸡西市(恒山区、鸡冠区、滴道区、麻山区、鸡东县、密山市、虎林市、梨树区、城子河区)
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◎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”。
新闻结尾
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