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

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

益阳市(桃江县、南县、资阳区、赫山区、安化县、沅江市)

黄石市(下陆区、西塞山区、阳新县、黄石港区、大冶市、铁山区)  包头市(东河区、白云鄂博矿区、青山区、昆都仑区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、固阳县、九原区)

阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

云浮市(新兴县、云安区、云城区、罗定市、郁南县)

抚顺市(新抚区、东洲区、清原满族自治县、抚顺县、顺城区、新宾满族自治县、望花区)三门峡市(灵宝市、湖滨区、卢氏县、渑池县、义马市、陕州区)

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)  白银市(景泰县、平川区、白银区、会宁县、靖远县)

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

和田地区(民丰县、于田县、策勒县、墨玉县、洛浦县、和田市、和田县、皮山县)

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

中山市

黑河市(逊克县、北安市、孙吴县、爱辉区、嫩江市、五大连池市)

安阳市(内黄县、文峰区、安阳县、龙安区、林州市、殷都区、北关区、滑县、汤阴县)

乌鲁木齐市(水磨沟区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、新市区、头屯河区、米东区、天山区、达坂城区)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

海口市(美兰区、琼山区、秀英区、龙华区)

沈阳市(沈北新区、于洪区、大东区、沈河区、康平县、铁西区、皇姑区、浑南区、辽中区、苏家屯区、法库县、和平区、新民市)

镇江市(句容市、京口区、润州区、丹阳市、扬中市、丹徒区)

鞍山市(海城市、铁东区、立山区、铁西区、千山区、岫岩满族自治县、台安县)

银川市(西夏区、兴庆区、灵武市、贺兰县、金凤区、永宁县)

潍坊市(寿光市、高密市、潍城区、坊子区、寒亭区、安丘市、诸城市、昌乐县、青州市、奎文区、临朐县、昌邑市)

鹤岗市(兴安区、萝北县、绥滨县、工农区、向阳区、兴山区、南山区、东山区)

来宾市(金秀瑶族自治县、忻城县、象州县、武宣县、兴宾区、合山市)

宁波市(余姚市、象山县、北仑区、奉化区、鄞州区、江北区、镇海区、宁海县、海曙区、慈溪市)

伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、伊宁市、霍城县、察布查尔锡伯自治县、新源县、昭苏县、尼勒克县、巩留县、奎屯市、特克斯县、伊宁县)

嘉兴市(海盐县、平湖市、海宁市、嘉善县、南湖区、秀洲区、桐乡市)

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德州市(武城县、乐陵市、德城区、禹城市、临邑县、宁津县、庆云县、平原县、陵城区、夏津县、齐河县)

张家口市(桥东区、张北县、下花园区、崇礼区、涿鹿县、怀安县、康保县、赤城县、沽源县、阳原县、桥西区、尚义县、宣化区、怀来县、万全区、蔚县)

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

怀化市(沅陵县、溆浦县、新晃侗族自治县、洪江市、麻阳苗族自治县、中方县、通道侗族自治县、辰溪县、鹤城区、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、会同县)  柳州市(鱼峰区、城中区、柳南区、柳城县、融安县、融水苗族自治县、鹿寨县、柳北区、三江侗族自治县、柳江区)

海南藏族自治州(贵南县、贵德县、兴海县、同德县、共和县)

揭阳市(惠来县、揭西县、普宁市、榕城区、揭东区)

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

黔东南苗族侗族自治州(天柱县、三穗县、台江县、榕江县、锦屏县、黄平县、雷山县、从江县、麻江县、丹寨县、凯里市、施秉县、岑巩县、镇远县、黎平县、剑河县)  毕节市(纳雍县、织金县、黔西市、大方县、赫章县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区)

天水市(秦安县、清水县、秦州区、张家川回族自治县、甘谷县、麦积区、武山县)

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

佳木斯市(汤原县、同江市、向阳区、桦南县、桦川县、富锦市、抚远市、东风区、前进区、郊区)长春市(宽城区、二道区、公主岭市、南关区、榆树市、农安县、德惠市、九台区、双阳区、朝阳区、绿园区)

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

芜湖市(南陵县、鸠江区、弋江区、镜湖区、繁昌区、无为市、湾沚区)

延边朝鲜族自治州(敦化市、和龙市、延吉市、珲春市、图们市、汪清县、安图县、龙井市)

连云港市(灌云县、连云区、东海县、赣榆区、灌南县、海州区)

湖州市(德清县、南浔区、长兴县、吴兴区、安吉县)

佛山市(禅城区、高明区、南海区、顺德区、三水区)

塔城地区(塔城市、沙湾市、托里县、裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市)

淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

张家界市(桑植县、永定区、武陵源区、慈利县)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)

保山市(龙陵县、昌宁县、施甸县、腾冲市、隆阳区)

菏泽市(郓城县、成武县、鄄城县、牡丹区、单县、巨野县、曹县、定陶区、东明县)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、茫崖市、都兰县、格尔木市、德令哈市、天峻县)

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

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

◎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”。