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苏州市(相城区、吴江区、虎丘区、常熟市、昆山市、吴中区、姑苏区、张家港市、太仓市)

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

梅州市(蕉岭县、梅江区、梅县区、五华县、大埔县、丰顺县、兴宁市、平远县)

安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县)  德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、盈江县、陇川县、梁河县)

梧州市(长洲区、万秀区、藤县、岑溪市、龙圩区、蒙山县、苍梧县)

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

晋中市(榆社县、和顺县、昔阳县、平遥县、介休市、太谷区、祁县、寿阳县、左权县、灵石县、榆次区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、刚察县、海晏县)  三沙市(南沙区、西沙区)

清远市(清新区、连州市、英德市、连南瑶族自治县、阳山县、佛冈县、清城区、连山壮族瑶族自治县)

眉山市(丹棱县、洪雅县、仁寿县、东坡区、青神县、彭山区)

阿坝藏族羌族自治州(小金县、金川县、若尔盖县、松潘县、马尔康市、阿坝县、汶川县、九寨沟县、壤塘县、红原县、茂县、理县、黑水县)

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

平凉市(华亭市、崆峒区、灵台县、泾川县、庄浪县、静宁县、崇信县)

泰州市(兴化市、姜堰区、泰兴市、高港区、海陵区、靖江市)

百色市(田阳区、乐业县、田东县、西林县、右江区、凌云县、德保县、田林县、那坡县、隆林各族自治县、靖西市、平果市)

连云港市(东海县、灌云县、海州区、连云区、赣榆区、灌南县)

甘孜藏族自治州(石渠县、九龙县、德格县、丹巴县、炉霍县、稻城县、巴塘县、白玉县、新龙县、甘孜县、理塘县、泸定县、雅江县、色达县、康定市、道孚县、乡城县、得荣县)

玉林市(北流市、容县、博白县、玉州区、陆川县、福绵区、兴业县)

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

铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)

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

香港特别行政区

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

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

吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)

龙岩市(长汀县、新罗区、武平县、连城县、永定区、上杭县、漳平市)

保定市(清苑区、满城区、博野县、高碑店市、徐水区、定州市、涞水县、安新县、竞秀区、定兴县、蠡县、顺平县、曲阳县、涿州市、易县、莲池区、涞源县、望都县、容城县、阜平县、雄县、安国市、唐县、高阳县)

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

株洲市(渌口区、天元区、炎陵县、芦淞区、攸县、醴陵市、茶陵县、荷塘区、石峰区)

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

泉州市(金门县、惠安县、石狮市、洛江区、安溪县、南安市、永春县、德化县、泉港区、鲤城区、丰泽区、晋江市)  佛山市(三水区、高明区、禅城区、顺德区、南海区)

扬州市(邗江区、高邮市、宝应县、仪征市、广陵区、江都区)

阿勒泰地区(哈巴河县、吉木乃县、福海县、青河县、富蕴县、阿勒泰市、布尔津县)

吉安市(吉水县、永丰县、新干县、吉州区、吉安县、安福县、井冈山市、泰和县、遂川县、峡江县、青原区、万安县、永新县)延安市(延川县、志丹县、黄龙县、富县、甘泉县、延长县、吴起县、洛川县、宝塔区、子长市、宜川县、黄陵县、安塞区)

合肥市(瑶海区、肥东县、肥西县、长丰县、蜀山区、庐阳区、庐江县、包河区、巢湖市)  三明市(大田县、建宁县、尤溪县、永安市、泰宁县、将乐县、明溪县、三元区、清流县、沙县区、宁化县)

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

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

南昌市(新建区、西湖区、南昌县、进贤县、红谷滩区、东湖区、安义县、青云谱区、青山湖区)淮安市(淮安区、清江浦区、涟水县、洪泽区、盱眙县、淮阴区、金湖县)

榆林市(米脂县、吴堡县、佳县、神木市、横山区、榆阳区、定边县、清涧县、府谷县、子洲县、绥德县、靖边县)

马鞍山市(含山县、和县、雨山区、博望区、花山区、当涂县)

固原市(泾源县、原州区、彭阳县、西吉县、隆德县)

海南藏族自治州(同德县、兴海县、贵德县、共和县、贵南县)

娄底市(涟源市、冷水江市、双峰县、新化县、娄星区)

汕头市(南澳县、龙湖区、潮南区、濠江区、澄海区、金平区、潮阳区)

南通市(崇川区、如东县、启东市、海安市、海门区、如皋市、通州区)

三亚市(海棠区、吉阳区、崖州区、天涯区)

日喀则市(拉孜县、仲巴县、昂仁县、白朗县、南木林县、定日县、聂拉木县、谢通门县、桑珠孜区、萨嘎县、江孜县、吉隆县、康马县、萨迦县、定结县、仁布县、亚东县、岗巴县)

景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)

中山市

果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、达日县、班玛县、久治县、甘德县)

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

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

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

绵阳市(涪城区、盐亭县、平武县、江油市、梓潼县、游仙区、安州区、北川羌族自治县、三台县)

◎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”。