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桂林市(秀峰区、雁山区、叠彩区、永福县、灌阳县、七星区、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、临桂区、平乐县、全州县、资源县、灵川县、阳朔县、象山区、兴安县、荔浦市)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、古丈县、吉首市、花垣县、保靖县、龙山县、凤凰县、永顺县)

秦皇岛市(海港区、卢龙县、昌黎县、青龙满族自治县、抚宁区、山海关区、北戴河区)

临夏回族自治州(康乐县、广河县、临夏市、和政县、东乡族自治县、永靖县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)  新余市(渝水区、分宜县)

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

江门市(新会区、台山市、开平市、蓬江区、鹤山市、江海区、恩平市)

淮安市(洪泽区、金湖县、涟水县、清江浦区、淮阴区、淮安区、盱眙县)丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县)

邵阳市(邵东市、邵阳县、新宁县、城步苗族自治县、大祥区、隆回县、新邵县、北塔区、武冈市、双清区、洞口县、绥宁县)  云浮市(新兴县、罗定市、郁南县、云安区、云城区)

随州市(随县、曾都区、广水市)

广西壮族自治区

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

陇南市(成县、文县、礼县、西和县、徽县、康县、宕昌县、两当县、武都区)

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

贵阳市(白云区、花溪区、修文县、云岩区、南明区、开阳县、观山湖区、清镇市、乌当区、息烽县)

钦州市(灵山县、钦南区、钦北区、浦北县)

大庆市(萨尔图区、肇州县、红岗区、林甸县、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、肇源县、龙凤区)

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

临沂市(沂水县、费县、兰山区、河东区、罗庄区、郯城县、平邑县、兰陵县、沂南县、蒙阴县、莒南县、临沭县)

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

厦门市(思明区、翔安区、海沧区、集美区、同安区、湖里区)

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

楚雄彝族自治州(武定县、牟定县、姚安县、楚雄市、禄丰市、南华县、大姚县、永仁县、双柏县、元谋县)

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

怀化市(会同县、芷江侗族自治县、辰溪县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、洪江市、中方县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、沅陵县、鹤城区、新晃侗族自治县)

鹤岗市(南山区、工农区、兴安区、萝北县、兴山区、绥滨县、向阳区、东山区)

永州市(江华瑶族自治县、新田县、冷水滩区、江永县、双牌县、祁阳市、零陵区、蓝山县、道县、东安县、宁远县)

香港特别行政区

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上海市(青浦区、杨浦区、长宁区、宝山区、金山区、闵行区、虹口区、普陀区、松江区、浦东新区、奉贤区、嘉定区、黄浦区、静安区、崇明区、徐汇区)

洛阳市(洛宁县、栾川县、老城区、涧西区、汝阳县、宜阳县、伊川县、瀍河回族区、孟津区、嵩县、新安县、偃师区、洛龙区、西工区)

六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)

商丘市(睢县、虞城县、睢阳区、梁园区、民权县、夏邑县、永城市、柘城县、宁陵县)  铜仁市(德江县、万山区、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县、碧江区、石阡县、印江土家族苗族自治县、思南县、江口县)

齐齐哈尔市(甘南县、克东县、克山县、建华区、依安县、碾子山区、龙沙区、讷河市、昂昂溪区、梅里斯达斡尔族区、铁锋区、拜泉县、龙江县、泰来县、富裕县、富拉尔基区)

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

塔城地区(塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、沙湾市、乌苏市、裕民县、额敏县)咸宁市(崇阳县、嘉鱼县、咸安区、通城县、赤壁市、通山县)

海南藏族自治州(共和县、贵德县、贵南县、兴海县、同德县)  玉溪市(新平彝族傣族自治县、通海县、红塔区、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、峨山彝族自治县、江川区、澄江市)

金昌市(金川区、永昌县)

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

安康市(石泉县、汉滨区、汉阴县、紫阳县、宁陕县、镇坪县、岚皋县、平利县、白河县、旬阳市)呼和浩特市(清水河县、和林格尔县、赛罕区、新城区、土默特左旗、回民区、武川县、玉泉区、托克托县)

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

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恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、咸丰县、巴东县、宣恩县、来凤县、恩施市、建始县、利川市)

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

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)

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宝鸡市(眉县、凤县、陈仓区、千阳县、麟游县、岐山县、凤翔区、金台区、渭滨区、扶风县、太白县、陇县)

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

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

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

呼伦贝尔市(扎兰屯市、满洲里市、海拉尔区、牙克石市、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、根河市、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、陈巴尔虎旗)

绍兴市(柯桥区、嵊州市、新昌县、越城区、上虞区、诸暨市)

三沙市(南沙区、西沙区)

◎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”。