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白城市(洮南市、大安市、镇赉县、通榆县、洮北区)

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

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

庆阳市(华池县、环县、正宁县、西峰区、合水县、庆城县、宁县、镇原县)  宁波市(余姚市、慈溪市、象山县、鄞州区、江北区、北仑区、镇海区、宁海县、海曙区、奉化区)

文山壮族苗族自治州(富宁县、西畴县、砚山县、文山市、广南县、麻栗坡县、马关县、丘北县)

茂名市(高州市、茂南区、信宜市、化州市、电白区)

金昌市(永昌县、金川区)梅州市(平远县、梅江区、丰顺县、兴宁市、蕉岭县、大埔县、五华县、梅县区)

兴安盟(突泉县、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、阿尔山市)  石河子市(可克达拉市、新星市、阿拉尔市、铁门关市、北屯市、图木舒克市、五家渠市、胡杨河市、昆玉市、双河市、白杨市)

济源市

温州市(瑞安市、鹿城区、龙港市、苍南县、乐清市、泰顺县、瓯海区、洞头区、文成县、永嘉县、龙湾区、平阳县)

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

昆明市(盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、嵩明县、安宁市、西山区、呈贡区、五华区、官渡区、富民县、宜良县、寻甸回族彝族自治县、石林彝族自治县、东川区)

泸州市(江阳区、古蔺县、合江县、龙马潭区、泸县、叙永县、纳溪区)

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

舟山市(岱山县、定海区、嵊泗县、普陀区)

三亚市(崖州区、吉阳区、海棠区、天涯区)

青岛市(胶州市、市南区、平度市、莱西市、城阳区、崂山区、黄岛区、市北区、李沧区、即墨区)

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

三沙市(南沙区、西沙区)

枣庄市(薛城区、山亭区、台儿庄区、峄城区、滕州市、市中区)

七台河市(茄子河区、新兴区、桃山区、勃利县)

池州市(青阳县、东至县、石台县、贵池区)

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

滁州市(南谯区、天长市、明光市、定远县、琅琊区、凤阳县、来安县、全椒县)

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

嘉兴市(秀洲区、南湖区、嘉善县、海宁市、平湖市、海盐县、桐乡市)

洛阳市(新安县、栾川县、嵩县、洛龙区、偃师区、洛宁县、伊川县、汝阳县、瀍河回族区、老城区、涧西区、宜阳县、西工区、孟津区)

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天津市(河西区、红桥区、武清区、和平区、蓟州区、北辰区、宝坻区、宁河区、河北区、河东区、静海区、滨海新区、津南区、东丽区、南开区、西青区)

宿州市(砀山县、萧县、泗县、灵璧县、埇桥区)

双鸭山市(饶河县、宝山区、宝清县、尖山区、集贤县、岭东区、四方台区、友谊县)

岳阳市(临湘市、湘阴县、平江县、岳阳县、云溪区、君山区、岳阳楼区、汨罗市、华容县)  湘潭市(韶山市、雨湖区、岳塘区、湘乡市、湘潭县)

衡阳市(衡东县、衡山县、雁峰区、耒阳市、祁东县、蒸湘区、衡南县、南岳区、衡阳县、石鼓区、常宁市、珠晖区)

新余市(渝水区、分宜县)

银川市(灵武市、永宁县、西夏区、金凤区、贺兰县、兴庆区)果洛藏族自治州(玛沁县、玛多县、甘德县、达日县、班玛县、久治县)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、和政县、东乡族自治县、临夏县、广河县、康乐县、永靖县)  黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市)

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

肇庆市(怀集县、端州区、鼎湖区、封开县、高要区、广宁县、德庆县、四会市)

本溪市(平山区、南芬区、本溪满族自治县、明山区、桓仁满族自治县、溪湖区)西安市(灞桥区、蓝田县、新城区、未央区、高陵区、临潼区、周至县、莲湖区、碑林区、阎良区、长安区、鄠邑区、雁塔区)

张家界市(永定区、桑植县、武陵源区、慈利县)

吴忠市(青铜峡市、利通区、红寺堡区、同心县、盐池县)

濮阳市(台前县、南乐县、范县、濮阳县、华龙区、清丰县)

通化市(柳河县、辉南县、集安市、二道江区、梅河口市、通化县、东昌区)

西藏自治区

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

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

宜春市(宜丰县、高安市、铜鼓县、樟树市、万载县、奉新县、靖安县、丰城市、袁州区、上高县)

玉溪市(华宁县、江川区、新平彝族傣族自治县、澄江市、红塔区、易门县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县)

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

鹤岗市(兴山区、兴安区、工农区、绥滨县、南山区、向阳区、东山区、萝北县)

固原市(西吉县、泾源县、原州区、隆德县、彭阳县)

鸡西市(城子河区、麻山区、鸡东县、恒山区、虎林市、密山市、梨树区、滴道区、鸡冠区)

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

苏州市(虎丘区、吴江区、相城区、张家港市、吴中区、常熟市、昆山市、姑苏区、太仓市)

合肥市(长丰县、巢湖市、瑶海区、肥西县、包河区、庐江县、庐阳区、肥东县、蜀山区)

◎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”。