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揭阳市(惠来县、揭东区、揭西县、榕城区、普宁市)

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

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

天水市(秦州区、麦积区、张家川回族自治县、秦安县、甘谷县、武山县、清水县)  锡林郭勒盟(镶黄旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、正镶白旗、苏尼特右旗、多伦县、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、太仆寺旗)

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

宣城市(宁国市、宣州区、泾县、绩溪县、广德市、旌德县、郎溪县)

辽源市(东辽县、西安区、东丰县、龙山区)

百色市(田阳区、靖西市、凌云县、那坡县、乐业县、右江区、田东县、德保县、平果市、隆林各族自治县、田林县、西林县)  平顶山市(卫东区、舞钢市、湛河区、鲁山县、叶县、汝州市、新华区、石龙区、宝丰县、郏县)

嘉兴市(秀洲区、平湖市、嘉善县、南湖区、桐乡市、海宁市、海盐县)

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

崇左市(江州区、凭祥市、宁明县、天等县、龙州县、大新县、扶绥县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)

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

扬州市(邗江区、广陵区、江都区、仪征市、宝应县、高邮市)

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

巴音郭楞蒙古自治州(和静县、若羌县、博湖县、且末县、尉犁县、和硕县、轮台县、库尔勒市、焉耆回族自治县)

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

常州市(钟楼区、新北区、天宁区、武进区、溧阳市、金坛区)

无锡市(江阴市、锡山区、惠山区、梁溪区、滨湖区、新吴区、宜兴市)

鹤壁市(鹤山区、浚县、淇滨区、淇县、山城区)

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

西宁市(湟源县、城西区、城东区、湟中区、大通回族土族自治县、城中区、城北区)

丽江市(玉龙纳西族自治县、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区)

海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区、扶余市、乾安县)

蚌埠市(龙子湖区、禹会区、五河县、淮上区、怀远县、固镇县、蚌山区)

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西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

嘉峪关市

庆阳市(镇原县、华池县、宁县、西峰区、庆城县、环县、合水县、正宁县)

菏泽市(东明县、单县、成武县、定陶区、巨野县、牡丹区、曹县、鄄城县、郓城县)  阿里地区(改则县、普兰县、日土县、噶尔县、札达县、革吉县、措勤县)

眉山市(彭山区、丹棱县、洪雅县、仁寿县、东坡区、青神县)

安康市(汉阴县、白河县、石泉县、平利县、镇坪县、旬阳市、宁陕县、紫阳县、岚皋县、汉滨区)

承德市(丰宁满族自治县、双桥区、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、承德县、双滦区、鹰手营子矿区、隆化县、滦平县、宽城满族自治县、平泉市)淮北市(相山区、杜集区、烈山区、濉溪县)

新余市(分宜县、渝水区)  萍乡市(芦溪县、莲花县、湘东区、上栗县、安源区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)

玉树藏族自治州(称多县、治多县、囊谦县、曲麻莱县、杂多县、玉树市)

吕梁市(临县、中阳县、兴县、交城县、方山县、岚县、石楼县、离石区、汾阳市、交口县、文水县、柳林县、孝义市)德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、陇川县、瑞丽市、梁河县)

黑河市(北安市、嫩江市、孙吴县、爱辉区、五大连池市、逊克县)

泸州市(叙永县、古蔺县、龙马潭区、泸县、合江县、江阳区、纳溪区)

喀什地区(英吉沙县、麦盖提县、莎车县、叶城县、伽师县、泽普县、岳普湖县、巴楚县、疏附县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市)

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

济源市

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

广西壮族自治区

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

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

池州市(东至县、贵池区、石台县、青阳县)

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

阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

遂宁市(蓬溪县、安居区、大英县、射洪市、船山区)

海南藏族自治州(兴海县、同德县、共和县、贵南县、贵德县)

茂名市(茂南区、信宜市、电白区、化州市、高州市)

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

◎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”。