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全国服务区域：
东营市(河口区、东营区、垦利区、利津县、广饶县)
固原市(西吉县、彭阳县、原州区、泾源县、隆德县)
临沂市(蒙阴县、沂南县、兰陵县、沂水县、罗庄区、河东区、费县、兰山区、临沭县、莒南县、平邑县、郯城县)
郑州市(新密市、巩义市、管城回族区、登封市、荥阳市、新郑市、中原区、上街区、二七区、中牟县、金水区、惠济区)
辽阳市(宏伟区、太子河区、文圣区、辽阳县、灯塔市、弓长岭区、白塔区)
澳门特别行政区
云浮市(云城区、新兴县、云安区、郁南县、罗定市)
阜阳市(太和县、临泉县、颍东区、颍泉区、阜南县、界首市、颍上县、颍州区)
沈阳市(于洪区、皇姑区、沈北新区、浑南区、辽中区、新民市、大东区、和平区、沈河区、苏家屯区、法库县、康平县、铁西区)
滨州市(惠民县、邹平市、博兴县、阳信县、滨城区、无棣县、沾化区)
西安市(灞桥区、周至县、未央区、碑林区、鄠邑区、蓝田县、高陵区、临潼区、新城区、阎良区、长安区、雁塔区、莲湖区)
铜川市(王益区、印台区、宜君县、耀州区)
天水市(甘谷县、秦安县、清水县、张家川回族自治县、武山县、秦州区、麦积区)
徐州市(铜山区、贾汪区、邳州市、泉山区、沛县、鼓楼区、云龙区、新沂市、睢宁县、丰县)
朝阳市(建平县、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、双塔区、龙城区、北票市)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、洱源县、祥云县、鹤庆县、云龙县、永平县、巍山彝族回族自治县、宾川县、大理市、漾濞彝族自治县、弥渡县、剑川县)
赤峰市(巴林左旗、翁牛特旗、松山区、敖汉旗、元宝山区、克什克腾旗、巴林右旗、红山区、宁城县、喀喇沁旗、林西县、阿鲁科尔沁旗)
凉山彝族自治州(宁南县、盐源县、雷波县、冕宁县、越西县、喜德县、布拖县、美姑县、西昌市、会理市、德昌县、会东县、甘洛县、金阳县、普格县、木里藏族自治县、昭觉县)
常德市(武陵区、石门县、汉寿县、津市市、桃源县、安乡县、鼎城区、临澧县、澧县)
喀什地区(喀什市、麦盖提县、疏勒县、岳普湖县、疏附县、英吉沙县、泽普县、伽师县、巴楚县、叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县)
濮阳市(台前县、濮阳县、清丰县、华龙区、范县、南乐县)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
上海市(徐汇区、浦东新区、崇明区、嘉定区、黄浦区、长宁区、静安区、普陀区、闵行区、奉贤区、虹口区、金山区、杨浦区、松江区、宝山区、青浦区)
五指山市(保亭黎族苗族自治县、文昌市、临高县、澄迈县、白沙黎族自治县、万宁市、琼中黎族苗族自治县、东方市、昌江黎族自治县、琼海市、乐东黎族自治县、定安县、陵水黎族自治县、屯昌县)
南平市(邵武市、建阳区、松溪县、武夷山市、政和县、建瓯市、浦城县、光泽县、延平区、顺昌县)
楚雄彝族自治州(双柏县、永仁县、禄丰市、楚雄市、元谋县、牟定县、南华县、大姚县、武定县、姚安县)
吴忠市(青铜峡市、同心县、盐池县、红寺堡区、利通区)
洛阳市(瀍河回族区、栾川县、洛龙区、伊川县、老城区、偃师区、新安县、洛宁县、宜阳县、嵩县、涧西区、孟津区、汝阳县、西工区)
保定市(满城区、徐水区、竞秀区、涞水县、望都县、定州市、博野县、蠡县、高阳县、清苑区、容城县、阜平县、曲阳县、唐县、莲池区、定兴县、易县、高碑店市、安国市、涿州市、安新县、雄县、涞源县、顺平县)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、个旧市、弥勒市、石屏县、绿春县、建水县、红河县、开远市、屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、河口瑶族自治县、泸西县、蒙自市)
四平市(铁西区、梨树县、伊通满族自治县、铁东区、双辽市)
黄冈市(罗田县、英山县、麻城市、红安县、黄州区、浠水县、武穴市、蕲春县、黄梅县、团风县)
焦作市(武陟县、孟州市、温县、解放区、山阳区、中站区、沁阳市、马村区、修武县、博爱县)
三明市(建宁县、明溪县、泰宁县、大田县、永安市、尤溪县、宁化县、将乐县、沙县区、清流县、三元区)
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赣州市(全南县、寻乌县、宁都县、定南县、于都县、龙南市、兴国县、崇义县、石城县、瑞金市、上犹县、安远县、章贡区、大余县、会昌县、赣县区、南康区、信丰县)
汕头市(潮阳区、澄海区、南澳县、金平区、潮南区、龙湖区、濠江区)
嘉峪关市
六盘水市(盘州市、六枝特区、钟山区、水城区)
来宾市(合山市、象州县、忻城县、兴宾区、金秀瑶族自治县、武宣县)
廊坊市(大城县、固安县、广阳区、霸州市、安次区、三河市、永清县、大厂回族自治县、香河县、文安县)
阜新市(清河门区、太平区、阜新蒙古族自治县、彰武县、新邱区、海州区、细河区)
随州市(随县、广水市、曾都区)
淮安市(清江浦区、洪泽区、涟水县、金湖县、盱眙县、淮安区、淮阴区)
中山市
德州市(齐河县、武城县、陵城区、宁津县、夏津县、乐陵市、德城区、禹城市、临邑县、平原县、庆云县)
汉中市(宁强县、留坝县、西乡县、南郑区、佛坪县、洋县、城固县、汉台区、镇巴县、勉县、略阳县)
绵阳市(涪城区、江油市、平武县、游仙区、梓潼县、盐亭县、安州区、北川羌族自治县、三台县)
襄阳市(宜城市、南漳县、老河口市、枣阳市、樊城区、襄城区、保康县、谷城县、襄州区)
宝鸡市(眉县、凤县、金台区、渭滨区、麟游县、千阳县、凤翔区、岐山县、太白县、陈仓区、陇县、扶风县)
广西壮族自治区
宁德市(古田县、霞浦县、福鼎市、周宁县、福安市、蕉城区、寿宁县、屏南县、柘荣县)
南宁市(西乡塘区、马山县、隆安县、武鸣区、良庆区、江南区、宾阳县、邕宁区、兴宁区、横州市、青秀区、上林县)
运城市(夏县、河津市、绛县、新绛县、稷山县、平陆县、万荣县、盐湖区、永济市、闻喜县、垣曲县、芮城县、临猗县)
金昌市(永昌县、金川区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、德令哈市、天峻县、茫崖市、都兰县、乌兰县)
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烟台市(莱州市、芝罘区、招远市、莱阳市、牟平区、莱山区、龙口市、蓬莱区、福山区、海阳市、栖霞市)
宣城市(郎溪县、旌德县、宣州区、宁国市、泾县、绩溪县、广德市)
佳木斯市(桦川县、前进区、桦南县、同江市、郊区、向阳区、富锦市、东风区、抚远市、汤原县)
晋城市(陵川县、沁水县、高平市、城区、阳城县、泽州县)
宜昌市(远安县、伍家岗区、西陵区、五峰土家族自治县、当阳市、夷陵区、点军区、长阳土家族自治县、宜都市、秭归县、兴山县、猇亭区、枝江市)
包头市(青山区、昆都仑区、石拐区、白云鄂博矿区、九原区、固阳县、土默特右旗、东河区、达尔罕茂明安联合旗)
攀枝花市(东区、仁和区、米易县、西区、盐边县)
和田地区(和田市、民丰县、于田县、洛浦县、策勒县、墨玉县、皮山县、和田县)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)
◎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”。
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