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

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

百色市(隆林各族自治县、乐业县、田阳区、田林县、平果市、靖西市、西林县、那坡县、田东县、凌云县、德保县、右江区)

池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)  凉山彝族自治州(甘洛县、木里藏族自治县、会理市、西昌市、布拖县、美姑县、普格县、会东县、德昌县、金阳县、昭觉县、喜德县、宁南县、雷波县、盐源县、冕宁县、越西县)

太原市(清徐县、万柏林区、尖草坪区、杏花岭区、晋源区、小店区、娄烦县、阳曲县、迎泽区、古交市)

盘锦市(双台子区、盘山县、大洼区、兴隆台区)

黔东南苗族侗族自治州(剑河县、三穗县、凯里市、丹寨县、雷山县、镇远县、榕江县、施秉县、锦屏县、黎平县、麻江县、天柱县、台江县、从江县、黄平县、岑巩县)

唐山市(古冶区、滦南县、丰润区、路北区、乐亭县、迁安市、迁西县、开平区、丰南区、滦州市、遵化市、玉田县、路南区、曹妃甸区)  广安市(邻水县、岳池县、武胜县、广安区、华蓥市、前锋区)

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

内蒙古自治区

萍乡市(莲花县、上栗县、湘东区、芦溪县、安源区)

毕节市(七星关区、黔西市、大方县、纳雍县、赫章县、金沙县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县)

忻州市(忻府区、五寨县、河曲县、静乐县、原平市、保德县、繁峙县、定襄县、代县、五台县、偏关县、宁武县、岢岚县、神池县)

孝感市(云梦县、孝南区、应城市、安陆市、汉川市、孝昌县、大悟县)

三明市(宁化县、建宁县、永安市、三元区、明溪县、清流县、沙县区、尤溪县、将乐县、泰宁县、大田县)

拉萨市(墨竹工卡县、堆龙德庆区、曲水县、林周县、达孜区、当雄县、尼木县、城关区)

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

丹东市(振兴区、凤城市、振安区、东港市、宽甸满族自治县、元宝区)

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

新余市(分宜县、渝水区)

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

和田地区(策勒县、洛浦县、皮山县、和田县、墨玉县、和田市、于田县、民丰县)

天水市(清水县、张家川回族自治县、麦积区、秦州区、甘谷县、武山县、秦安县)

北海市(银海区、铁山港区、合浦县、海城区)

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

红河哈尼族彝族自治州(个旧市、红河县、石屏县、建水县、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、开远市、泸西县、元阳县、弥勒市、屏边苗族自治县、绿春县)

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

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珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

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

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

朝阳市(建平县、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、北票市、龙城区、双塔区)  白银市(白银区、靖远县、会宁县、平川区、景泰县)

通化市(柳河县、梅河口市、辉南县、通化县、二道江区、集安市、东昌区)

阳泉市(盂县、平定县、矿区、城区、郊区)

宿州市(埇桥区、泗县、灵璧县、萧县、砀山县)兴安盟(扎赉特旗、突泉县、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、阿尔山市)

石家庄市(新乐市、深泽县、井陉矿区、桥西区、长安区、赵县、元氏县、灵寿县、无极县、新华区、正定县、赞皇县、高邑县、鹿泉区、藁城区、平山县、辛集市、晋州市、井陉县、栾城区、行唐县、裕华区)  恩施土家族苗族自治州(恩施市、巴东县、鹤峰县、利川市、宣恩县、建始县、咸丰县、来凤县)

庆阳市(正宁县、合水县、庆城县、西峰区、宁县、环县、华池县、镇原县)

淮安市(涟水县、淮阴区、淮安区、洪泽区、金湖县、清江浦区、盱眙县)

那曲市(色尼区、巴青县、班戈县、安多县、申扎县、嘉黎县、索县、尼玛县、比如县、聂荣县、双湖县)鄂尔多斯市(杭锦旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、康巴什区、准格尔旗、鄂托克前旗、达拉特旗、乌审旗、东胜区)

六安市(舒城县、霍山县、金寨县、霍邱县、金安区、叶集区、裕安区)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、陇川县、瑞丽市、梁河县)

抚州市(崇仁县、广昌县、临川区、南丰县、黎川县、东乡区、宜黄县、资溪县、乐安县、南城县、金溪县)

松原市(宁江区、扶余市、乾安县、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

防城港市(防城区、上思县、港口区、东兴市)

五指山市(定安县、乐东黎族自治县、万宁市、陵水黎族自治县、东方市、临高县、昌江黎族自治县、文昌市、琼海市、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、屯昌县)

淮南市(谢家集区、寿县、田家庵区、八公山区、大通区、潘集区、凤台县)

惠州市(惠阳区、惠城区、龙门县、博罗县、惠东县)

天津市(蓟州区、津南区、河西区、宁河区、红桥区、河北区、北辰区、东丽区、静海区、南开区、河东区、和平区、滨海新区、宝坻区、西青区、武清区)

阳江市(江城区、阳西县、阳春市、阳东区)

茂名市(电白区、高州市、茂南区、信宜市、化州市)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、乌兰县、天峻县、都兰县、德令哈市、格尔木市)

通辽市(科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁区、奈曼旗、扎鲁特旗、库伦旗)

平凉市(崆峒区、静宁县、泾川县、华亭市、庄浪县、灵台县、崇信县)

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

内江市(隆昌市、东兴区、市中区、威远县、资中县)

◎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”。