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阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

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

辽源市(西安区、东辽县、东丰县、龙山区)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、海晏县、门源回族自治县)  德阳市(什邡市、罗江区、绵竹市、广汉市、旌阳区、中江县)

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

防城港市(上思县、港口区、防城区、东兴市)

铁岭市(铁岭县、清河区、开原市、银州区、西丰县、昌图县、调兵山市)景德镇市(珠山区、浮梁县、乐平市、昌江区)

辽阳市(辽阳县、太子河区、灯塔市、宏伟区、文圣区、弓长岭区、白塔区)  佳木斯市(富锦市、同江市、汤原县、郊区、抚远市、东风区、桦南县、前进区、向阳区、桦川县)

大庆市(肇州县、肇源县、大同区、龙凤区、红岗区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、林甸县)

呼和浩特市(回民区、托克托县、武川县、土默特左旗、赛罕区、清水河县、和林格尔县、玉泉区、新城区)

遵义市(凤冈县、正安县、桐梓县、汇川区、播州区、道真仡佬族苗族自治县、湄潭县、仁怀市、红花岗区、余庆县、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、习水县、绥阳县)

梅州市(梅江区、大埔县、五华县、蕉岭县、平远县、丰顺县、兴宁市、梅县区)

玉树藏族自治州(称多县、囊谦县、杂多县、曲麻莱县、治多县、玉树市)

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

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

吉林市(舒兰市、桦甸市、蛟河市、昌邑区、永吉县、丰满区、磐石市、船营区、龙潭区)

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

滁州市(来安县、全椒县、定远县、琅琊区、天长市、凤阳县、南谯区、明光市)

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

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

贵阳市(花溪区、南明区、观山湖区、乌当区、云岩区、息烽县、白云区、开阳县、清镇市、修文县)

平凉市(庄浪县、静宁县、灵台县、华亭市、崆峒区、泾川县、崇信县)

崇左市(龙州县、扶绥县、宁明县、天等县、江州区、大新县、凭祥市)

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

菏泽市(单县、成武县、东明县、鄄城县、定陶区、牡丹区、巨野县、曹县、郓城县)

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

莆田市(城厢区、荔城区、仙游县、秀屿区、涵江区)

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揭阳市(揭东区、普宁市、揭西县、榕城区、惠来县)

三沙市(南沙区、西沙区)

绥化市(绥棱县、明水县、安达市、青冈县、兰西县、望奎县、北林区、肇东市、庆安县、海伦市)

黄冈市(浠水县、麻城市、红安县、黄梅县、蕲春县、罗田县、英山县、武穴市、团风县、黄州区)  保山市(龙陵县、腾冲市、昌宁县、隆阳区、施甸县)

梧州市(岑溪市、藤县、龙圩区、万秀区、长洲区、苍梧县、蒙山县)

张掖市(临泽县、民乐县、高台县、甘州区、肃南裕固族自治县、山丹县)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)吉安市(新干县、井冈山市、青原区、遂川县、永新县、吉州区、安福县、吉水县、吉安县、峡江县、泰和县、永丰县、万安县)

郑州市(中原区、管城回族区、登封市、中牟县、荥阳市、上街区、新密市、二七区、惠济区、金水区、新郑市、巩义市)  珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

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

宿州市(埇桥区、萧县、灵璧县、泗县、砀山县)

绵阳市(三台县、北川羌族自治县、安州区、平武县、江油市、涪城区、梓潼县、游仙区、盐亭县)杭州市(拱墅区、临平区、萧山区、建德市、钱塘区、余杭区、临安区、桐庐县、富阳区、上城区、淳安县、滨江区、西湖区)

山南市(隆子县、琼结县、桑日县、曲松县、扎囊县、措美县、加查县、乃东区、洛扎县、贡嘎县、错那市、浪卡子县)

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

咸宁市(咸安区、崇阳县、通城县、嘉鱼县、赤壁市、通山县)

延安市(甘泉县、延长县、宜川县、黄龙县、洛川县、志丹县、吴起县、安塞区、子长市、延川县、宝塔区、黄陵县、富县)

甘南藏族自治州(临潭县、卓尼县、合作市、玛曲县、舟曲县、夏河县、迭部县、碌曲县)

海口市(美兰区、琼山区、秀英区、龙华区)

武威市(天祝藏族自治县、古浪县、凉州区、民勤县)

塔城地区(乌苏市、沙湾市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、塔城市、额敏县)

丹东市(东港市、振安区、凤城市、元宝区、宽甸满族自治县、振兴区)

三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)

西藏自治区

随州市(广水市、曾都区、随县)

淄博市(淄川区、桓台县、高青县、临淄区、博山区、沂源县、周村区、张店区)

焦作市(武陟县、沁阳市、博爱县、马村区、中站区、孟州市、山阳区、修武县、解放区、温县)

商洛市(洛南县、柞水县、山阳县、商南县、丹凤县、镇安县、商州区)

永州市(蓝山县、宁远县、双牌县、零陵区、新田县、江华瑶族自治县、东安县、祁阳市、冷水滩区、江永县、道县)

◎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”。