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日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)

湘西土家族苗族自治州(保靖县、凤凰县、花垣县、泸溪县、永顺县、龙山县、吉首市、古丈县)

海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)  湖州市(南浔区、吴兴区、德清县、长兴县、安吉县)

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

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

景德镇市(浮梁县、珠山区、昌江区、乐平市)

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)  赤峰市(巴林左旗、敖汉旗、元宝山区、林西县、宁城县、喀喇沁旗、翁牛特旗、红山区、巴林右旗、松山区、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗)

盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)

丽水市(遂昌县、莲都区、缙云县、云和县、青田县、景宁畲族自治县、龙泉市、庆元县、松阳县)

六盘水市(盘州市、钟山区、六枝特区、水城区)

庆阳市(西峰区、宁县、合水县、环县、华池县、庆城县、正宁县、镇原县)

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

梅州市(梅县区、丰顺县、大埔县、兴宁市、五华县、蕉岭县、梅江区、平远县)

锦州市(太和区、北镇市、义县、凌河区、黑山县、凌海市、古塔区)

滁州市(全椒县、南谯区、凤阳县、来安县、明光市、琅琊区、天长市、定远县)

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

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

鹤岗市(绥滨县、工农区、东山区、萝北县、向阳区、南山区、兴山区、兴安区)

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

齐齐哈尔市(富裕县、龙沙区、甘南县、克东县、建华区、依安县、克山县、龙江县、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、讷河市、泰来县、碾子山区、拜泉县、富拉尔基区、铁锋区)

石家庄市(井陉县、平山县、正定县、裕华区、无极县、辛集市、灵寿县、藁城区、赞皇县、长安区、行唐县、桥西区、井陉矿区、晋州市、赵县、新华区、深泽县、栾城区、鹿泉区、高邑县、元氏县、新乐市)

萍乡市(上栗县、安源区、芦溪县、莲花县、湘东区)

马鞍山市(博望区、含山县、和县、花山区、雨山区、当涂县)

朝阳市(朝阳县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、建平县、北票市、龙城区)

鞍山市(千山区、岫岩满族自治县、台安县、铁东区、海城市、立山区、铁西区)

那曲市(双湖县、班戈县、比如县、尼玛县、索县、申扎县、巴青县、安多县、色尼区、聂荣县、嘉黎县)

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仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

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

商丘市(梁园区、宁陵县、民权县、夏邑县、虞城县、睢县、永城市、睢阳区、柘城县)

铜川市(印台区、王益区、耀州区、宜君县)  梧州市(龙圩区、苍梧县、万秀区、岑溪市、藤县、长洲区、蒙山县)

铁岭市(开原市、银州区、西丰县、调兵山市、昌图县、铁岭县、清河区)

定西市(渭源县、漳县、岷县、安定区、通渭县、陇西县、临洮县)

广安市(武胜县、前锋区、岳池县、邻水县、华蓥市、广安区)益阳市(赫山区、安化县、桃江县、沅江市、南县、资阳区)

三沙市(西沙区、南沙区)  吉安市(吉水县、吉安县、遂川县、永新县、峡江县、井冈山市、泰和县、万安县、永丰县、新干县、青原区、吉州区、安福县)

钦州市(灵山县、钦北区、浦北县、钦南区)

乌兰察布市(商都县、察哈尔右翼前旗、四子王旗、卓资县、丰镇市、察哈尔右翼中旗、兴和县、集宁区、察哈尔右翼后旗、化德县、凉城县)

天津市(武清区、河西区、南开区、北辰区、西青区、河北区、东丽区、滨海新区、和平区、蓟州区、静海区、宁河区、红桥区、津南区、宝坻区、河东区)郑州市(管城回族区、巩义市、金水区、荥阳市、中牟县、中原区、新郑市、惠济区、上街区、二七区、新密市、登封市)

抚顺市(新宾满族自治县、新抚区、顺城区、清原满族自治县、东洲区、望花区、抚顺县)

嘉兴市(桐乡市、嘉善县、海宁市、平湖市、秀洲区、南湖区、海盐县)

郴州市(安仁县、嘉禾县、苏仙区、临武县、桂东县、永兴县、资兴市、北湖区、宜章县、汝城县、桂阳县)

大连市(西岗区、中山区、旅顺口区、沙河口区、庄河市、长海县、普兰店区、金州区、甘井子区、瓦房店市)

周口市(商水县、沈丘县、淮阳区、扶沟县、郸城县、鹿邑县、太康县、川汇区、西华县、项城市)

扬州市(仪征市、邗江区、江都区、高邮市、广陵区、宝应县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)

衢州市(常山县、开化县、衢江区、柯城区、龙游县、江山市)

昌都市(左贡县、卡若区、贡觉县、类乌齐县、丁青县、洛隆县、八宿县、江达县、察雅县、边坝县、芒康县)

南京市(浦口区、建邺区、玄武区、溧水区、鼓楼区、江宁区、秦淮区、六合区、高淳区、栖霞区、雨花台区)

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

咸宁市(咸安区、通城县、通山县、赤壁市、嘉鱼县、崇阳县)

烟台市(莱山区、莱阳市、莱州市、招远市、龙口市、栖霞市、福山区、蓬莱区、芝罘区、牟平区、海阳市)

孝感市(安陆市、应城市、大悟县、孝南区、汉川市、孝昌县、云梦县)

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

朔州市(应县、山阴县、朔城区、平鲁区、右玉县、怀仁市)

◎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”。