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锦州市(黑山县、凌海市、义县、凌河区、北镇市、古塔区、太和区)

西藏自治区

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县)  宁波市(奉化区、鄞州区、镇海区、江北区、海曙区、象山县、慈溪市、宁海县、余姚市、北仑区)

芜湖市(鸠江区、镜湖区、繁昌区、无为市、南陵县、湾沚区、弋江区)

阜阳市(颍上县、颍州区、颍东区、阜南县、界首市、颍泉区、太和县、临泉县)

福州市(台江区、永泰县、福清市、连江县、平潭县、闽侯县、闽清县、长乐区、鼓楼区、马尾区、晋安区、罗源县、仓山区)惠州市(惠东县、龙门县、博罗县、惠阳区、惠城区)

梅州市(蕉岭县、兴宁市、丰顺县、平远县、梅江区、梅县区、大埔县、五华县)  昭通市(威信县、镇雄县、巧家县、水富市、大关县、鲁甸县、盐津县、彝良县、绥江县、昭阳区、永善县)

聊城市(高唐县、莘县、茌平区、东昌府区、阳谷县、东阿县、冠县、临清市)

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

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

防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)

新余市(分宜县、渝水区)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、杭锦后旗、五原县、乌拉特前旗、临河区、乌拉特后旗、磴口县)

铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)

洛阳市(涧西区、洛龙区、嵩县、新安县、偃师区、孟津区、宜阳县、瀍河回族区、汝阳县、栾川县、洛宁县、西工区、伊川县、老城区)

牡丹江市(穆棱市、海林市、绥芬河市、爱民区、东安区、宁安市、西安区、阳明区、林口县、东宁市)

阜新市(阜新蒙古族自治县、海州区、细河区、新邱区、彰武县、太平区、清河门区)

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

佳木斯市(前进区、抚远市、向阳区、富锦市、桦川县、同江市、桦南县、东风区、汤原县、郊区)

陇南市(徽县、礼县、宕昌县、西和县、文县、成县、康县、两当县、武都区)

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

内江市(东兴区、资中县、隆昌市、市中区、威远县)

株洲市(石峰区、渌口区、茶陵县、醴陵市、荷塘区、攸县、芦淞区、炎陵县、天元区)

泰州市(靖江市、兴化市、泰兴市、海陵区、高港区、姜堰区)

海南藏族自治州(共和县、同德县、兴海县、贵南县、贵德县)

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眉山市(丹棱县、青神县、洪雅县、彭山区、东坡区、仁寿县)

长治市(屯留区、长子县、襄垣县、上党区、沁县、武乡县、壶关县、黎城县、沁源县、潞州区、平顺县、潞城区)

咸阳市(淳化县、三原县、兴平市、武功县、秦都区、长武县、彬州市、乾县、旬邑县、泾阳县、礼泉县、永寿县、渭城区、杨陵区)

马鞍山市(花山区、雨山区、和县、当涂县、含山县、博望区)  伊犁哈萨克自治州(伊宁市、霍尔果斯市、昭苏县、尼勒克县、巩留县、特克斯县、伊宁县、新源县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、霍城县)

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

黄山市(徽州区、祁门县、歙县、黟县、黄山区、休宁县、屯溪区)

河源市(和平县、龙川县、源城区、连平县、东源县、紫金县)贵阳市(云岩区、白云区、乌当区、修文县、花溪区、息烽县、开阳县、清镇市、观山湖区、南明区)

兰州市(榆中县、永登县、红古区、城关区、安宁区、皋兰县、西固区、七里河区)  湖州市(安吉县、德清县、南浔区、吴兴区、长兴县)

四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁东区、梨树县、铁西区)

内蒙古自治区

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)合肥市(瑶海区、肥东县、肥西县、包河区、长丰县、巢湖市、庐阳区、蜀山区、庐江县)

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

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

盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)

保定市(清苑区、定州市、易县、涞源县、竞秀区、雄县、望都县、唐县、安新县、曲阳县、高碑店市、莲池区、博野县、涿州市、安国市、容城县、徐水区、定兴县、涞水县、阜平县、满城区、高阳县、蠡县、顺平县)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、乌兰浩特市、扎赉特旗、突泉县)

克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、独山子区、克拉玛依区)

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

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

晋城市(高平市、城区、陵川县、阳城县、沁水县、泽州县)

亳州市(谯城区、利辛县、蒙城县、涡阳县)

阳泉市(矿区、郊区、盂县、城区、平定县)

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中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

大庆市(肇州县、龙凤区、红岗区、肇源县、萨尔图区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、林甸县)

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

◎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”。