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重庆市(忠县、丰都县、城口县、沙坪坝区、合川区、垫江县、荣昌区、万州区、彭水苗族土家族自治县、大足区、云阳县、开州区、黔江区、南川区、奉节县、长寿区、永川区、江北区、武隆区、酉阳土家族苗族自治县、綦江区、渝中区、大渡口区、巴南区、巫山县、渝北区、涪陵区、九龙坡区、璧山区、潼南区、南岸区、铜梁区、北碚区、江津区、石柱土家族自治县、梁平区、秀山土家族苗族自治县、巫溪县)

克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)

那曲市(尼玛县、巴青县、色尼区、索县、聂荣县、双湖县、嘉黎县、申扎县、安多县、班戈县、比如县)

宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区)  徐州市(云龙区、睢宁县、鼓楼区、新沂市、贾汪区、沛县、铜山区、邳州市、丰县、泉山区)

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

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

泸州市(龙马潭区、古蔺县、叙永县、纳溪区、泸县、合江县、江阳区)金昌市(金川区、永昌县)

盐城市(盐都区、建湖县、亭湖区、大丰区、射阳县、响水县、阜宁县、滨海县、东台市)  平凉市(华亭市、灵台县、崆峒区、崇信县、泾川县、静宁县、庄浪县)

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

保山市(腾冲市、龙陵县、昌宁县、隆阳区、施甸县)

马鞍山市(和县、雨山区、博望区、含山县、花山区、当涂县)

贵港市(港北区、桂平市、覃塘区、港南区、平南县)

南宁市(隆安县、西乡塘区、良庆区、邕宁区、兴宁区、青秀区、江南区、横州市、上林县、马山县、宾阳县、武鸣区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、兴义市、兴仁市、贞丰县、晴隆县、普安县、册亨县、安龙县)

深圳市(盐田区、福田区、龙岗区、龙华区、宝安区、罗湖区、光明区、坪山区、南山区)

阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

荆州市(松滋市、洪湖市、石首市、江陵县、公安县、监利市、荆州区、沙市区)

喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、疏勒县、疏附县、伽师县、莎车县、巴楚县、喀什市、英吉沙县、岳普湖县、叶城县、麦盖提县、泽普县)

扬州市(高邮市、仪征市、广陵区、宝应县、邗江区、江都区)

乐山市(井研县、五通桥区、市中区、峨边彝族自治县、峨眉山市、夹江县、沐川县、沙湾区、马边彝族自治县、金口河区、犍为县)

大同市(左云县、平城区、浑源县、阳高县、云冈区、云州区、新荣区、天镇县、广灵县、灵丘县)

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

信阳市(固始县、罗山县、光山县、潢川县、商城县、淮滨县、浉河区、平桥区、新县、息县)

本溪市(平山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、南芬区、明山区、溪湖区)

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

金华市(浦江县、义乌市、磐安县、东阳市、永康市、金东区、武义县、婺城区、兰溪市)

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南昌市(安义县、南昌县、红谷滩区、西湖区、东湖区、青山湖区、青云谱区、进贤县、新建区)

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

十堰市(茅箭区、郧西县、丹江口市、张湾区、竹溪县、房县、郧阳区、竹山县)

南充市(嘉陵区、蓬安县、高坪区、营山县、仪陇县、南部县、西充县、阆中市、顺庆区)  湖州市(德清县、安吉县、吴兴区、南浔区、长兴县)

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

滁州市(天长市、定远县、琅琊区、明光市、南谯区、来安县、全椒县、凤阳县)

韶关市(翁源县、始兴县、浈江区、南雄市、曲江区、乳源瑶族自治县、仁化县、武江区、新丰县、乐昌市)鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

佛山市(三水区、禅城区、南海区、顺德区、高明区)  淮南市(田家庵区、凤台县、寿县、八公山区、谢家集区、潘集区、大通区)

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

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

六安市(舒城县、裕安区、霍邱县、金寨县、叶集区、霍山县、金安区)上海市(普陀区、徐汇区、闵行区、静安区、杨浦区、虹口区、嘉定区、长宁区、松江区、崇明区、青浦区、宝山区、黄浦区、浦东新区、奉贤区、金山区)

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

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

六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)

遂宁市(蓬溪县、船山区、射洪市、大英县、安居区)

杭州市(拱墅区、建德市、余杭区、临平区、滨江区、萧山区、淳安县、临安区、富阳区、钱塘区、上城区、西湖区、桐庐县)

宜宾市(翠屏区、珙县、江安县、高县、长宁县、屏山县、筠连县、叙州区、兴文县、南溪区)

通化市(二道江区、东昌区、辉南县、梅河口市、柳河县、集安市、通化县)

柳州市(柳北区、柳江区、融水苗族自治县、鱼峰区、柳城县、三江侗族自治县、融安县、柳南区、城中区、鹿寨县)

漯河市(舞阳县、临颍县、郾城区、源汇区、召陵区)

文山壮族苗族自治州(富宁县、丘北县、西畴县、广南县、麻栗坡县、马关县、砚山县、文山市)

蚌埠市(固镇县、禹会区、龙子湖区、淮上区、怀远县、五河县、蚌山区)

广安市(邻水县、武胜县、岳池县、华蓥市、前锋区、广安区)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

东营市(垦利区、河口区、广饶县、东营区、利津县)

襄阳市(老河口市、樊城区、宜城市、襄州区、保康县、襄城区、谷城县、枣阳市、南漳县)

◎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”。