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锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、多伦县、苏尼特右旗、正镶白旗、二连浩特市、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、太仆寺旗、苏尼特左旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、镶黄旗)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)  兰州市(西固区、红古区、城关区、榆中县、七里河区、安宁区、皋兰县、永登县)

银川市(西夏区、永宁县、贺兰县、兴庆区、金凤区、灵武市)

湘潭市(湘乡市、雨湖区、湘潭县、韶山市、岳塘区)

泸州市(龙马潭区、叙永县、江阳区、泸县、古蔺县、合江县、纳溪区)

石家庄市(元氏县、桥西区、鹿泉区、栾城区、灵寿县、新乐市、藁城区、赞皇县、长安区、裕华区、正定县、平山县、赵县、井陉县、高邑县、无极县、井陉矿区、晋州市、辛集市、深泽县、行唐县、新华区)  荆门市(京山市、东宝区、沙洋县、钟祥市、掇刀区)

阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)

烟台市(海阳市、栖霞市、芝罘区、福山区、牟平区、莱阳市、龙口市、招远市、蓬莱区、莱山区、莱州市)

许昌市(魏都区、鄢陵县、建安区、襄城县、长葛市、禹州市)

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广元市(利州区、剑阁县、苍溪县、青川县、昭化区、朝天区、旺苍县)

阿里地区(普兰县、革吉县、日土县、改则县、噶尔县、札达县、措勤县)

潍坊市(昌邑市、潍城区、安丘市、坊子区、寒亭区、奎文区、临朐县、高密市、青州市、诸城市、寿光市、昌乐县)

拉萨市(达孜区、堆龙德庆区、林周县、曲水县、墨竹工卡县、尼木县、城关区、当雄县)

常德市(桃源县、澧县、汉寿县、武陵区、安乡县、津市市、鼎城区、石门县、临澧县)

大连市(瓦房店市、甘井子区、普兰店区、长海县、沙河口区、庄河市、金州区、西岗区、中山区、旅顺口区)

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

葫芦岛市(兴城市、南票区、龙港区、绥中县、连山区、建昌县)

巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、焉耆回族自治县、和静县、且末县、库尔勒市、若羌县、轮台县、和硕县、尉犁县)

运城市(河津市、万荣县、夏县、芮城县、新绛县、临猗县、绛县、盐湖区、平陆县、垣曲县、永济市、闻喜县、稷山县)

嘉峪关市

张家界市(武陵源区、桑植县、慈利县、永定区)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

长治市(襄垣县、沁县、武乡县、黎城县、上党区、长子县、平顺县、沁源县、屯留区、潞州区、壶关县、潞城区)

白银市(平川区、景泰县、靖远县、会宁县、白银区)

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上海市(崇明区、奉贤区、青浦区、松江区、长宁区、静安区、金山区、闵行区、杨浦区、黄浦区、普陀区、宝山区、虹口区、浦东新区、徐汇区、嘉定区)

毕节市(大方县、金沙县、黔西市、纳雍县、织金县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县)

吉安市(峡江县、青原区、安福县、吉水县、永丰县、吉州区、井冈山市、新干县、泰和县、遂川县、吉安县、永新县、万安县)

九江市(柴桑区、都昌县、瑞昌市、武宁县、彭泽县、庐山市、修水县、德安县、永修县、浔阳区、濂溪区、共青城市、湖口县)  沈阳市(浑南区、苏家屯区、辽中区、皇姑区、大东区、铁西区、沈河区、于洪区、沈北新区、康平县、新民市、法库县、和平区)

漯河市(舞阳县、郾城区、召陵区、临颍县、源汇区)

安顺市(普定县、平坝区、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县)

渭南市(澄城县、潼关县、大荔县、富平县、白水县、临渭区、华阴市、合阳县、韩城市、华州区、蒲城县)海西蒙古族藏族自治州(天峻县、格尔木市、都兰县、乌兰县、茫崖市、德令哈市)

永州市(江永县、蓝山县、新田县、江华瑶族自治县、零陵区、东安县、道县、宁远县、祁阳市、冷水滩区、双牌县)  绵阳市(盐亭县、平武县、江油市、梓潼县、安州区、三台县、北川羌族自治县、游仙区、涪城区)

随州市(曾都区、广水市、随县)

巴中市(恩阳区、南江县、通江县、巴州区、平昌县)

松原市(宁江区、乾安县、长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县)绥化市(肇东市、庆安县、安达市、望奎县、北林区、青冈县、兰西县、绥棱县、明水县、海伦市)

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

太原市(古交市、晋源区、万柏林区、娄烦县、阳曲县、迎泽区、尖草坪区、小店区、杏花岭区、清徐县)

邢台市(南和区、柏乡县、沙河市、南宫市、新河县、襄都区、临城县、信都区、清河县、隆尧县、威县、任泽区、巨鹿县、临西县、宁晋县、广宗县、内丘县、平乡县)

莆田市(涵江区、秀屿区、荔城区、仙游县、城厢区)

枣庄市(峄城区、台儿庄区、市中区、滕州市、山亭区、薛城区)

阳泉市(矿区、郊区、盂县、城区、平定县)

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

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

儋州市

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

北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)

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海南藏族自治州(同德县、贵南县、兴海县、共和县、贵德县)

宁波市(象山县、镇海区、海曙区、鄞州区、宁海县、北仑区、江北区、奉化区、慈溪市、余姚市)

池州市(石台县、青阳县、贵池区、东至县)

◎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”。