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湖州市(吴兴区、安吉县、长兴县、南浔区、德清县)

金昌市(金川区、永昌县)

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

南平市(顺昌县、光泽县、松溪县、武夷山市、邵武市、建瓯市、建阳区、浦城县、延平区、政和县)  安庆市(望江县、迎江区、怀宁县、岳西县、桐城市、太湖县、大观区、宜秀区、潜山市、宿松县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

泸州市(叙永县、纳溪区、合江县、龙马潭区、江阳区、泸县、古蔺县)

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

攀枝花市(西区、米易县、仁和区、东区、盐边县)  临汾市(曲沃县、侯马市、蒲县、吉县、隰县、翼城县、襄汾县、大宁县、汾西县、浮山县、安泽县、尧都区、洪洞县、乡宁县、霍州市、古县、永和县)

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

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

平顶山市(石龙区、叶县、卫东区、郏县、新华区、湛河区、鲁山县、汝州市、舞钢市、宝丰县)

丽水市(景宁畲族自治县、遂昌县、缙云县、云和县、松阳县、莲都区、龙泉市、青田县、庆元县)

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

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

酒泉市(敦煌市、瓜州县、肃州区、肃北蒙古族自治县、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市)

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

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

武汉市(新洲区、东西湖区、江汉区、黄陂区、江岸区、武昌区、硚口区、汉南区、蔡甸区、汉阳区、洪山区、江夏区、青山区)

扬州市(邗江区、高邮市、宝应县、江都区、广陵区、仪征市)

阳江市(阳西县、江城区、阳春市、阳东区)

兰州市(城关区、七里河区、榆中县、安宁区、西固区、皋兰县、红古区、永登县)

衡水市(桃城区、武强县、安平县、景县、冀州区、饶阳县、枣强县、故城县、武邑县、深州市、阜城县)

滨州市(沾化区、无棣县、邹平市、惠民县、滨城区、阳信县、博兴县)

辽源市(东辽县、东丰县、龙山区、西安区)

萍乡市(芦溪县、安源区、上栗县、莲花县、湘东区)

池州市(青阳县、贵池区、东至县、石台县)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、扶余市、乾安县、宁江区)

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九江市(修水县、濂溪区、庐山市、瑞昌市、武宁县、柴桑区、共青城市、浔阳区、湖口县、永修县、彭泽县、德安县、都昌县)

漯河市(召陵区、舞阳县、源汇区、临颍县、郾城区)

安康市(镇坪县、紫阳县、旬阳市、汉滨区、宁陕县、岚皋县、平利县、石泉县、汉阴县、白河县)

白山市(临江市、抚松县、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、江源区)  绍兴市(柯桥区、上虞区、诸暨市、嵊州市、越城区、新昌县)

铁岭市(开原市、铁岭县、清河区、调兵山市、西丰县、昌图县、银州区)

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

阿勒泰地区(富蕴县、哈巴河县、福海县、阿勒泰市、布尔津县、青河县、吉木乃县)六安市(金寨县、霍山县、裕安区、舒城县、叶集区、霍邱县、金安区)

铜川市(王益区、印台区、宜君县、耀州区)  临沂市(罗庄区、费县、临沭县、河东区、沂南县、郯城县、莒南县、沂水县、兰陵县、兰山区、平邑县、蒙阴县)

六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)

泰州市(靖江市、姜堰区、高港区、海陵区、兴化市、泰兴市)

安阳市(殷都区、林州市、龙安区、北关区、汤阴县、滑县、文峰区、安阳县、内黄县)文山壮族苗族自治州(西畴县、广南县、丘北县、砚山县、马关县、文山市、富宁县、麻栗坡县)

辽阳市(太子河区、白塔区、灯塔市、辽阳县、弓长岭区、宏伟区、文圣区)

梅州市(梅县区、大埔县、兴宁市、五华县、蕉岭县、丰顺县、平远县、梅江区)

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

昌都市(察雅县、类乌齐县、边坝县、八宿县、洛隆县、丁青县、左贡县、贡觉县、卡若区、江达县、芒康县)

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

三沙市(西沙区、南沙区)

昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、昌吉市、吉木萨尔县、呼图壁县、奇台县、木垒哈萨克自治县)

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

佳木斯市(桦南县、同江市、向阳区、前进区、郊区、东风区、桦川县、汤原县、富锦市、抚远市)

昭通市(永善县、鲁甸县、盐津县、水富市、巧家县、镇雄县、彝良县、绥江县、威信县、昭阳区、大关县)

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

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

新余市(渝水区、分宜县)

克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区)

保山市(施甸县、隆阳区、腾冲市、昌宁县、龙陵县)

芜湖市(湾沚区、无为市、鸠江区、繁昌区、弋江区、南陵县、镜湖区)

◎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”。