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平凉市(崆峒区、灵台县、静宁县、崇信县、华亭市、泾川县、庄浪县)

广安市(岳池县、广安区、武胜县、前锋区、华蓥市、邻水县)

湛江市(坡头区、麻章区、廉江市、雷州市、遂溪县、徐闻县、赤坎区、霞山区、吴川市)

揭阳市(惠来县、榕城区、揭西县、普宁市、揭东区)  迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

伊春市(金林区、铁力市、嘉荫县、伊美区、汤旺县、丰林县、友好区、乌翠区、南岔县、大箐山县)

泰州市(靖江市、海陵区、高港区、兴化市、姜堰区、泰兴市)

漯河市(舞阳县、源汇区、郾城区、临颍县、召陵区)

淮安市(淮安区、涟水县、清江浦区、淮阴区、盱眙县、洪泽区、金湖县)  漳州市(平和县、芗城区、云霄县、长泰区、华安县、龙文区、南靖县、漳浦县、诏安县、龙海区、东山县)

黄石市(大冶市、阳新县、铁山区、下陆区、西塞山区、黄石港区)

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

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

保山市(龙陵县、隆阳区、施甸县、昌宁县、腾冲市)

阳泉市(盂县、城区、郊区、矿区、平定县)

邢台市(隆尧县、临城县、柏乡县、宁晋县、清河县、新河县、南和区、襄都区、广宗县、威县、任泽区、沙河市、平乡县、临西县、巨鹿县、内丘县、南宫市、信都区)

韶关市(南雄市、浈江区、新丰县、翁源县、乳源瑶族自治县、仁化县、武江区、曲江区、始兴县、乐昌市)

甘孜藏族自治州(理塘县、九龙县、石渠县、道孚县、新龙县、色达县、德格县、丹巴县、甘孜县、白玉县、康定市、乡城县、炉霍县、雅江县、巴塘县、泸定县、得荣县、稻城县)

宣城市(泾县、绩溪县、宁国市、郎溪县、宣州区、广德市、旌德县)

中山市

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

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

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

白山市(抚松县、靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、贞丰县、普安县、望谟县、安龙县、晴隆县、兴仁市、册亨县)

苏州市(昆山市、吴中区、张家港市、太仓市、姑苏区、虎丘区、常熟市、吴江区、相城区)

连云港市(赣榆区、灌南县、东海县、海州区、灌云县、连云区)

九江市(湖口县、武宁县、柴桑区、永修县、浔阳区、庐山市、修水县、德安县、彭泽县、瑞昌市、共青城市、濂溪区、都昌县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)

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信阳市(浉河区、淮滨县、平桥区、息县、新县、商城县、潢川县、罗山县、光山县、固始县)

长沙市(望城区、浏阳市、雨花区、长沙县、天心区、宁乡市、开福区、岳麓区、芙蓉区)

萍乡市(上栗县、芦溪县、莲花县、湘东区、安源区)

白银市(白银区、平川区、景泰县、会宁县、靖远县)  天津市(静海区、红桥区、津南区、河东区、蓟州区、东丽区、西青区、武清区、和平区、南开区、河西区、宝坻区、河北区、滨海新区、宁河区、北辰区)

内蒙古自治区

甘南藏族自治州(玛曲县、临潭县、合作市、卓尼县、夏河县、舟曲县、碌曲县、迭部县)

金昌市(金川区、永昌县)嘉峪关市

德州市(陵城区、宁津县、平原县、德城区、夏津县、武城县、齐河县、乐陵市、临邑县、禹城市、庆云县)  四平市(双辽市、伊通满族自治县、铁东区、梨树县、铁西区)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、双台子区、大洼区)

黄冈市(红安县、武穴市、蕲春县、团风县、英山县、黄梅县、麻城市、黄州区、浠水县、罗田县)

安康市(紫阳县、平利县、白河县、石泉县、岚皋县、汉阴县、旬阳市、汉滨区、镇坪县、宁陕县)博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)

钦州市(浦北县、钦南区、灵山县、钦北区)

河源市(紫金县、和平县、龙川县、连平县、源城区、东源县)

贺州市(钟山县、昭平县、富川瑶族自治县、平桂区、八步区)

黄山市(屯溪区、歙县、黄山区、徽州区、黟县、休宁县、祁门县)

嘉兴市(平湖市、嘉善县、桐乡市、南湖区、海盐县、海宁市、秀洲区)

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

崇左市(大新县、龙州县、扶绥县、天等县、凭祥市、江州区、宁明县)

南充市(阆中市、蓬安县、南部县、高坪区、仪陇县、嘉陵区、营山县、顺庆区、西充县)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

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

茂名市(茂南区、高州市、化州市、电白区、信宜市)

丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、元宝区、振兴区、东港市、振安区)

衡阳市(雁峰区、珠晖区、耒阳市、衡南县、衡山县、常宁市、衡阳县、石鼓区、衡东县、祁东县、南岳区、蒸湘区)

营口市(鲅鱼圈区、盖州市、站前区、大石桥市、老边区、西市区)

丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县)

南平市(建瓯市、松溪县、顺昌县、邵武市、浦城县、延平区、政和县、建阳区、光泽县、武夷山市)

◎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”。