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河池市(巴马瑶族自治县、都安瑶族自治县、宜州区、东兰县、凤山县、南丹县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、天峨县、罗城仫佬族自治县)

景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)

庆阳市(西峰区、环县、宁县、华池县、正宁县、合水县、庆城县、镇原县)  成都市(青白江区、新都区、简阳市、双流区、金堂县、大邑县、成华区、蒲江县、青羊区、金牛区、龙泉驿区、邛崃市、新津区、郫都区、武侯区、锦江区、彭州市、都江堰市、崇州市、温江区)

南阳市(宛城区、内乡县、卧龙区、邓州市、淅川县、西峡县、镇平县、社旗县、南召县、唐河县、方城县、新野县、桐柏县)

惠州市(龙门县、博罗县、惠阳区、惠城区、惠东县)

六盘水市(钟山区、六枝特区、水城区、盘州市)

吉林市(桦甸市、磐石市、船营区、舒兰市、蛟河市、永吉县、昌邑区、丰满区、龙潭区)  三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)

湘潭市(湘潭县、岳塘区、韶山市、雨湖区、湘乡市)

新乡市(卫辉市、辉县市、新乡县、获嘉县、原阳县、延津县、卫滨区、封丘县、长垣市、红旗区、牧野区、凤泉区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、宁江区、长岭县)

白银市(平川区、景泰县、会宁县、靖远县、白银区)

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

丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、东港市、振兴区、元宝区、振安区)

牡丹江市(林口县、海林市、穆棱市、绥芬河市、阳明区、西安区、东宁市、东安区、宁安市、爱民区)

广元市(剑阁县、昭化区、利州区、朝天区、旺苍县、青川县、苍溪县)

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

孝感市(安陆市、孝昌县、汉川市、云梦县、应城市、大悟县、孝南区)

钦州市(钦北区、灵山县、钦南区、浦北县)

枣庄市(台儿庄区、滕州市、市中区、山亭区、薛城区、峄城区)

铜仁市(江口县、印江土家族苗族自治县、万山区、石阡县、玉屏侗族自治县、德江县、思南县、沿河土家族自治县、碧江区、松桃苗族自治县)

西藏自治区

随州市(随县、广水市、曾都区)

邵阳市(双清区、北塔区、洞口县、武冈市、邵阳县、新邵县、隆回县、大祥区、新宁县、绥宁县、城步苗族自治县、邵东市)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

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

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湖州市(南浔区、安吉县、吴兴区、长兴县、德清县)

曲靖市(会泽县、沾益区、麒麟区、师宗县、宣威市、马龙区、罗平县、富源县、陆良县)

三门峡市(渑池县、湖滨区、卢氏县、陕州区、灵宝市、义马市)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)  天水市(张家川回族自治县、武山县、麦积区、清水县、秦安县、秦州区、甘谷县)

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

江门市(鹤山市、蓬江区、开平市、江海区、恩平市、新会区、台山市)

咸宁市(崇阳县、咸安区、嘉鱼县、通山县、通城县、赤壁市)荆州市(江陵县、监利市、荆州区、洪湖市、沙市区、公安县、石首市、松滋市)

三明市(永安市、将乐县、沙县区、明溪县、三元区、清流县、大田县、尤溪县、泰宁县、宁化县、建宁县)  镇江市(京口区、扬中市、润州区、丹徒区、丹阳市、句容市)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

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中山市连云港市(海州区、灌云县、东海县、赣榆区、连云区、灌南县)

阜阳市(颍州区、颍东区、界首市、颍上县、阜南县、太和县、颍泉区、临泉县)

攀枝花市(仁和区、东区、西区、盐边县、米易县)

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哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

漳州市(诏安县、云霄县、龙海区、平和县、东山县、龙文区、长泰区、芗城区、南靖县、华安县、漳浦县)

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

云浮市(罗定市、郁南县、云城区、新兴县、云安区)

通化市(东昌区、柳河县、辉南县、二道江区、集安市、梅河口市、通化县)

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宿迁市(沭阳县、宿城区、宿豫区、泗洪县、泗阳县)

聊城市(茌平区、东昌府区、高唐县、阳谷县、莘县、冠县、东阿县、临清市)

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

鄂尔多斯市(达拉特旗、准格尔旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、东胜区、乌审旗、康巴什区、伊金霍洛旗、杭锦旗)

贵港市(港北区、覃塘区、桂平市、港南区、平南县)

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

张掖市(山丹县、临泽县、民乐县、肃南裕固族自治县、高台县、甘州区)

◎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”。