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铜川市(宜君县、耀州区、王益区、印台区)

惠州市(惠东县、博罗县、龙门县、惠城区、惠阳区)

唐山市(玉田县、滦州市、开平区、曹妃甸区、古冶区、路北区、路南区、迁安市、丰南区、滦南县、迁西县、丰润区、遵化市、乐亭县)

铜仁市(德江县、松桃苗族自治县、碧江区、石阡县、玉屏侗族自治县、江口县、万山区、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、思南县)  乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

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

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)

甘孜藏族自治州(康定市、稻城县、白玉县、乡城县、丹巴县、石渠县、泸定县、新龙县、甘孜县、炉霍县、九龙县、德格县、雅江县、得荣县、色达县、理塘县、道孚县、巴塘县)清远市(连南瑶族自治县、清新区、连山壮族瑶族自治县、英德市、阳山县、连州市、清城区、佛冈县)

临夏回族自治州(永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、康乐县、东乡族自治县、广河县、临夏市、和政县)  吉林市(桦甸市、磐石市、舒兰市、蛟河市、龙潭区、船营区、永吉县、昌邑区、丰满区)

石家庄市(桥西区、高邑县、长安区、灵寿县、藁城区、井陉矿区、无极县、平山县、井陉县、赞皇县、元氏县、正定县、辛集市、晋州市、新华区、深泽县、新乐市、行唐县、裕华区、栾城区、鹿泉区、赵县)

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

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

石河子市(阿拉尔市、可克达拉市、双河市、昆玉市、北屯市、铁门关市、新星市、图木舒克市、五家渠市、胡杨河市、白杨市)

福州市(福清市、连江县、罗源县、马尾区、鼓楼区、永泰县、仓山区、闽清县、长乐区、平潭县、晋安区、台江区、闽侯县)

宣城市(旌德县、郎溪县、宁国市、绩溪县、宣州区、泾县、广德市)

西安市(鄠邑区、雁塔区、周至县、未央区、莲湖区、长安区、高陵区、灞桥区、新城区、蓝田县、碑林区、阎良区、临潼区)

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

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

西藏自治区

玉林市(兴业县、福绵区、博白县、北流市、容县、玉州区、陆川县)

肇庆市(德庆县、四会市、端州区、封开县、怀集县、广宁县、高要区、鼎湖区)

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

吕梁市(交城县、离石区、交口县、石楼县、文水县、临县、孝义市、岚县、方山县、汾阳市、柳林县、兴县、中阳县)

丽江市(华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区)

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

萍乡市(湘东区、安源区、莲花县、芦溪县、上栗县)

河源市(源城区、紫金县、连平县、和平县、东源县、龙川县)

新余市(渝水区、分宜县)

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马鞍山市(和县、含山县、花山区、当涂县、雨山区、博望区)

泉州市(惠安县、德化县、金门县、安溪县、石狮市、永春县、南安市、洛江区、泉港区、鲤城区、丰泽区、晋江市)

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

廊坊市(霸州市、广阳区、三河市、永清县、香河县、文安县、大厂回族自治县、安次区、固安县、大城县)  六安市(霍邱县、舒城县、金寨县、裕安区、叶集区、霍山县、金安区)

三沙市(南沙区、西沙区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

海东市(平安区、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、乐都区)延安市(安塞区、志丹县、黄陵县、吴起县、子长市、延长县、富县、洛川县、宝塔区、甘泉县、延川县、宜川县、黄龙县)

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、共和县、贵南县、同德县)  南阳市(镇平县、唐河县、桐柏县、宛城区、新野县、卧龙区、邓州市、南召县、西峡县、淅川县、方城县、内乡县、社旗县)

汉中市(汉台区、略阳县、宁强县、洋县、南郑区、佛坪县、留坝县、镇巴县、城固县、勉县、西乡县)

淮安市(洪泽区、淮阴区、涟水县、清江浦区、盱眙县、金湖县、淮安区)

阜阳市(临泉县、颍东区、颍上县、界首市、颍州区、阜南县、太和县、颍泉区)四平市(铁西区、梨树县、伊通满族自治县、铁东区、双辽市)

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

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

云浮市(云安区、新兴县、云城区、罗定市、郁南县)

宜春市(宜丰县、上高县、奉新县、万载县、高安市、铜鼓县、靖安县、樟树市、丰城市、袁州区)

宜昌市(远安县、枝江市、兴山县、西陵区、猇亭区、五峰土家族自治县、长阳土家族自治县、伍家岗区、秭归县、当阳市、宜都市、点军区、夷陵区)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

宿迁市(宿豫区、泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿城区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

上饶市(弋阳县、德兴市、玉山县、余干县、铅山县、万年县、信州区、广丰区、婺源县、广信区、横峰县、鄱阳县)

咸阳市(杨陵区、秦都区、渭城区、淳化县、长武县、彬州市、乾县、泾阳县、兴平市、礼泉县、三原县、旬邑县、武功县、永寿县)

无锡市(惠山区、梁溪区、江阴市、宜兴市、新吴区、锡山区、滨湖区)

梅州市(兴宁市、平远县、大埔县、丰顺县、梅县区、五华县、蕉岭县、梅江区)

镇江市(丹阳市、京口区、润州区、丹徒区、句容市、扬中市)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

包头市(达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、九原区、白云鄂博矿区、土默特右旗、青山区、固阳县、石拐区、东河区)

昆明市(官渡区、西山区、宜良县、安宁市、五华区、禄劝彝族苗族自治县、东川区、富民县、石林彝族自治县、寻甸回族彝族自治县、呈贡区、嵩明县、晋宁区、盘龙区)

◎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”。