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益阳市(桃江县、资阳区、沅江市、安化县、南县、赫山区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

大理白族自治州(宾川县、弥渡县、剑川县、洱源县、大理市、巍山彝族回族自治县、永平县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、云龙县、南涧彝族自治县、祥云县)  南充市(高坪区、南部县、西充县、阆中市、营山县、顺庆区、仪陇县、蓬安县、嘉陵区)

淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)

杭州市(富阳区、滨江区、上城区、临平区、建德市、桐庐县、钱塘区、余杭区、萧山区、拱墅区、淳安县、临安区、西湖区)

那曲市(双湖县、安多县、尼玛县、申扎县、比如县、索县、巴青县、色尼区、嘉黎县、聂荣县、班戈县)贵港市(平南县、港南区、港北区、覃塘区、桂平市)

南通市(启东市、崇川区、如皋市、海门区、海安市、如东县、通州区)  韶关市(乳源瑶族自治县、始兴县、翁源县、南雄市、曲江区、浈江区、新丰县、乐昌市、仁化县、武江区)

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

广元市(青川县、苍溪县、朝天区、昭化区、剑阁县、利州区、旺苍县)

池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)

三亚市(吉阳区、崖州区、海棠区、天涯区)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

赣州市(会昌县、上犹县、龙南市、石城县、寻乌县、信丰县、南康区、崇义县、章贡区、定南县、宁都县、瑞金市、赣县区、全南县、大余县、于都县、兴国县、安远县)

焦作市(山阳区、修武县、沁阳市、孟州市、马村区、中站区、解放区、武陟县、博爱县、温县)

郑州市(巩义市、登封市、金水区、新郑市、上街区、中牟县、二七区、管城回族区、荥阳市、新密市、惠济区、中原区)

宁波市(镇海区、江北区、奉化区、象山县、慈溪市、鄞州区、余姚市、海曙区、宁海县、北仑区)

淮安市(清江浦区、淮阴区、金湖县、盱眙县、洪泽区、淮安区、涟水县)

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

漯河市(源汇区、郾城区、临颍县、召陵区、舞阳县)

常州市(天宁区、武进区、钟楼区、金坛区、新北区、溧阳市)

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

湖州市(长兴县、德清县、安吉县、南浔区、吴兴区)

漳州市(东山县、诏安县、龙海区、漳浦县、平和县、云霄县、南靖县、华安县、龙文区、芗城区、长泰区)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)

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

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

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

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

锦州市(古塔区、北镇市、义县、凌河区、黑山县、凌海市、太和区)  葫芦岛市(兴城市、南票区、连山区、龙港区、绥中县、建昌县)

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

中山市

达州市(万源市、通川区、宣汉县、达川区、大竹县、渠县、开江县)大庆市(林甸县、龙凤区、让胡路区、萨尔图区、大同区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、红岗区)

吕梁市(兴县、岚县、文水县、临县、汾阳市、交口县、中阳县、方山县、石楼县、交城县、孝义市、柳林县、离石区)  日喀则市(亚东县、萨嘎县、谢通门县、昂仁县、康马县、定日县、白朗县、萨迦县、桑珠孜区、江孜县、岗巴县、吉隆县、定结县、南木林县、拉孜县、仲巴县、仁布县、聂拉木县)

安庆市(岳西县、宜秀区、怀宁县、太湖县、迎江区、望江县、潜山市、宿松县、大观区、桐城市)

濮阳市(清丰县、濮阳县、范县、华龙区、南乐县、台前县)

昌吉回族自治州(昌吉市、吉木萨尔县、呼图壁县、阜康市、奇台县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县)庆阳市(合水县、华池县、环县、宁县、庆城县、镇原县、西峰区、正宁县)

丹东市(东港市、振兴区、振安区、宽甸满族自治县、凤城市、元宝区)

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

白银市(会宁县、白银区、景泰县、平川区、靖远县)

山南市(曲松县、贡嘎县、桑日县、洛扎县、隆子县、扎囊县、琼结县、浪卡子县、措美县、乃东区、错那市、加查县)

新疆维吾尔自治区

邵阳市(新宁县、新邵县、绥宁县、洞口县、邵东市、北塔区、大祥区、城步苗族自治县、邵阳县、隆回县、双清区、武冈市)

北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)

镇江市(扬中市、润州区、丹徒区、京口区、句容市、丹阳市)

深圳市(坪山区、盐田区、罗湖区、龙岗区、宝安区、龙华区、南山区、福田区、光明区)

张掖市(临泽县、山丹县、民乐县、高台县、甘州区、肃南裕固族自治县)

宁德市(柘荣县、蕉城区、古田县、福安市、周宁县、屏南县、霞浦县、福鼎市、寿宁县)

龙岩市(武平县、新罗区、长汀县、上杭县、永定区、漳平市、连城县)

邯郸市(大名县、峰峰矿区、临漳县、永年区、馆陶县、复兴区、广平县、邱县、成安县、武安市、肥乡区、鸡泽县、魏县、磁县、涉县、邯山区、曲周县、丛台区)

铜川市(王益区、耀州区、印台区、宜君县)

佛山市(南海区、顺德区、禅城区、三水区、高明区)

孝感市(孝南区、汉川市、大悟县、云梦县、孝昌县、应城市、安陆市)

◎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”。