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德州市(乐陵市、夏津县、宁津县、平原县、陵城区、禹城市、临邑县、德城区、武城县、齐河县、庆云县)

运城市(盐湖区、河津市、稷山县、闻喜县、垣曲县、芮城县、新绛县、平陆县、绛县、万荣县、夏县、永济市、临猗县)

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

天津市(西青区、蓟州区、滨海新区、津南区、南开区、河西区、河东区、静海区、东丽区、北辰区、宁河区、红桥区、河北区、宝坻区、和平区、武清区)  惠州市(惠城区、惠东县、惠阳区、龙门县、博罗县)

咸宁市(通城县、赤壁市、崇阳县、嘉鱼县、通山县、咸安区)

自贡市(贡井区、富顺县、沿滩区、自流井区、荣县、大安区)

南平市(武夷山市、延平区、建瓯市、政和县、松溪县、顺昌县、浦城县、光泽县、邵武市、建阳区)曲靖市(麒麟区、马龙区、师宗县、沾益区、罗平县、宣威市、富源县、会泽县、陆良县)

营口市(西市区、大石桥市、盖州市、鲅鱼圈区、站前区、老边区)  阿勒泰地区(吉木乃县、哈巴河县、阿勒泰市、布尔津县、青河县、富蕴县、福海县)

娄底市(新化县、双峰县、涟源市、冷水江市、娄星区)

汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)

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

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

贵港市(港南区、港北区、覃塘区、平南县、桂平市)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)

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

眉山市(洪雅县、青神县、彭山区、丹棱县、仁寿县、东坡区)

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

铁岭市(调兵山市、西丰县、清河区、开原市、银州区、铁岭县、昌图县)

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

抚顺市(望花区、清原满族自治县、新抚区、新宾满族自治县、东洲区、抚顺县、顺城区)

呼和浩特市(赛罕区、回民区、新城区、和林格尔县、武川县、土默特左旗、玉泉区、托克托县、清水河县)

日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)

崇左市(天等县、江州区、宁明县、龙州县、凭祥市、扶绥县、大新县)

枣庄市(山亭区、峄城区、滕州市、市中区、薛城区、台儿庄区)

黔南布依族苗族自治州(瓮安县、长顺县、福泉市、都匀市、平塘县、罗甸县、贵定县、龙里县、荔波县、独山县、惠水县、三都水族自治县)

本溪市(本溪满族自治县、南芬区、平山区、桓仁满族自治县、溪湖区、明山区)

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

广州市(天河区、越秀区、荔湾区、番禺区、增城区、花都区、白云区、从化区、黄埔区、海珠区、南沙区)

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

临沧市(耿马傣族佤族自治县、临翔区、永德县、凤庆县、沧源佤族自治县、云县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)  潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

澳门特别行政区

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、祁连县、门源回族自治县)

长春市(宽城区、南关区、德惠市、公主岭市、九台区、绿园区、朝阳区、双阳区、二道区、榆树市、农安县)大连市(普兰店区、瓦房店市、长海县、庄河市、旅顺口区、中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区、金州区)

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

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

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

芜湖市(湾沚区、无为市、繁昌区、南陵县、弋江区、镜湖区、鸠江区)恩施土家族苗族自治州(利川市、恩施市、宣恩县、鹤峰县、巴东县、咸丰县、来凤县、建始县)

德阳市(罗江区、中江县、什邡市、广汉市、绵竹市、旌阳区)

乌鲁木齐市(天山区、达坂城区、乌鲁木齐县、水磨沟区、头屯河区、米东区、新市区、沙依巴克区)

白银市(平川区、靖远县、景泰县、会宁县、白银区)

无锡市(江阴市、惠山区、锡山区、梁溪区、宜兴市、新吴区、滨湖区)

延边朝鲜族自治州(汪清县、珲春市、安图县、敦化市、延吉市、图们市、和龙市、龙井市)

舟山市(岱山县、普陀区、定海区、嵊泗县)

绥化市(明水县、望奎县、青冈县、海伦市、北林区、绥棱县、兰西县、庆安县、安达市、肇东市)

盐城市(建湖县、亭湖区、阜宁县、滨海县、大丰区、射阳县、盐都区、响水县、东台市)

三沙市(西沙区、南沙区)

青岛市(黄岛区、市北区、即墨区、市南区、平度市、城阳区、胶州市、崂山区、莱西市、李沧区)

北京市(昌平区、大兴区、朝阳区、西城区、平谷区、石景山区、门头沟区、丰台区、房山区、顺义区、东城区、密云区、怀柔区、延庆区、海淀区、通州区)

天水市(清水县、武山县、秦州区、张家川回族自治县、甘谷县、麦积区、秦安县)

攀枝花市(东区、仁和区、盐边县、米易县、西区)

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

景德镇市(乐平市、珠山区、浮梁县、昌江区)

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

◎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”。