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固原市(原州区、西吉县、彭阳县、隆德县、泾源县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)

黄冈市(武穴市、麻城市、黄梅县、黄州区、浠水县、罗田县、蕲春县、红安县、团风县、英山县)

新乡市(新乡县、红旗区、获嘉县、原阳县、延津县、卫滨区、牧野区、辉县市、封丘县、凤泉区、卫辉市、长垣市)  榆林市(子洲县、神木市、靖边县、绥德县、定边县、佳县、横山区、清涧县、府谷县、榆阳区、吴堡县、米脂县)

承德市(承德县、宽城满族自治县、隆化县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、鹰手营子矿区、双滦区、双桥区、兴隆县、平泉市、丰宁满族自治县)

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

茂名市(信宜市、化州市、茂南区、电白区、高州市)通辽市(奈曼旗、扎鲁特旗、开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、科尔沁区)

丽水市(景宁畲族自治县、缙云县、遂昌县、云和县、松阳县、龙泉市、青田县、庆元县、莲都区)  西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

云浮市(罗定市、云城区、云安区、郁南县、新兴县)

滨州市(滨城区、惠民县、沾化区、邹平市、博兴县、阳信县、无棣县)

西藏自治区

泸州市(合江县、龙马潭区、江阳区、泸县、古蔺县、叙永县、纳溪区)

驻马店市(确山县、正阳县、上蔡县、平舆县、新蔡县、泌阳县、驿城区、遂平县、汝南县、西平县)

南通市(海安市、通州区、启东市、崇川区、海门区、如皋市、如东县)

哈尔滨市(方正县、双城区、宾县、巴彦县、尚志市、道里区、阿城区、呼兰区、通河县、五常市、延寿县、香坊区、松北区、木兰县、平房区、南岗区、依兰县、道外区)

银川市(贺兰县、灵武市、金凤区、兴庆区、永宁县、西夏区)

遂宁市(大英县、船山区、安居区、射洪市、蓬溪县)

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

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

鹤壁市(淇滨区、浚县、山城区、淇县、鹤山区)

盘锦市(盘山县、大洼区、兴隆台区、双台子区)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

宁夏回族自治区

保山市(隆阳区、龙陵县、昌宁县、施甸县、腾冲市)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

百色市(凌云县、平果市、田东县、西林县、那坡县、乐业县、隆林各族自治县、德保县、田阳区、靖西市、田林县、右江区)

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

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

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

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惠州市(惠阳区、惠城区、惠东县、博罗县、龙门县)  朝阳市(双塔区、建平县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、凌源市、龙城区)

德州市(临邑县、乐陵市、武城县、庆云县、宁津县、平原县、齐河县、禹城市、德城区、陵城区、夏津县)

齐齐哈尔市(铁锋区、龙江县、昂昂溪区、梅里斯达斡尔族区、龙沙区、碾子山区、泰来县、建华区、依安县、讷河市、富裕县、克山县、拜泉县、富拉尔基区、克东县、甘南县)

唐山市(丰润区、迁安市、丰南区、路南区、滦南县、曹妃甸区、乐亭县、玉田县、滦州市、迁西县、遵化市、路北区、开平区、古冶区)七台河市(茄子河区、桃山区、新兴区、勃利县)

临沂市(沂水县、兰陵县、莒南县、罗庄区、临沭县、沂南县、河东区、蒙阴县、费县、兰山区、平邑县、郯城县)  梅州市(兴宁市、平远县、大埔县、五华县、蕉岭县、梅县区、丰顺县、梅江区)

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县)

益阳市(南县、沅江市、桃江县、资阳区、赫山区、安化县)

赣州市(寻乌县、崇义县、南康区、赣县区、安远县、石城县、信丰县、宁都县、兴国县、大余县、瑞金市、上犹县、会昌县、定南县、于都县、全南县、章贡区、龙南市)贵阳市(花溪区、乌当区、息烽县、白云区、云岩区、观山湖区、清镇市、修文县、南明区、开阳县)

自贡市(自流井区、富顺县、荣县、沿滩区、贡井区、大安区)

汉中市(略阳县、西乡县、汉台区、留坝县、城固县、勉县、宁强县、洋县、南郑区、镇巴县、佛坪县)

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

池州市(青阳县、贵池区、东至县、石台县)

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

六安市(霍山县、霍邱县、金安区、金寨县、舒城县、叶集区、裕安区)

成都市(龙泉驿区、新津区、成华区、金牛区、崇州市、邛崃市、彭州市、都江堰市、大邑县、金堂县、新都区、温江区、武侯区、锦江区、蒲江县、双流区、简阳市、青羊区、郫都区、青白江区)

赤峰市(林西县、红山区、翁牛特旗、宁城县、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗、松山区、敖汉旗、元宝山区、巴林右旗、巴林左旗)

张掖市(民乐县、高台县、甘州区、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县)

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宣城市(泾县、绩溪县、广德市、宣州区、宁国市、郎溪县、旌德县)

宿州市(灵璧县、萧县、泗县、埇桥区、砀山县)

五指山市(定安县、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、昌江黎族自治县、东方市、临高县、万宁市、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、文昌市、琼海市)

香港特别行政区

忻州市(宁武县、神池县、繁峙县、原平市、静乐县、代县、岢岚县、五台县、偏关县、五寨县、河曲县、保德县、定襄县、忻府区)

◎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”。