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莆田市(秀屿区、城厢区、涵江区、荔城区、仙游县)

宿州市(泗县、萧县、灵璧县、埇桥区、砀山县)

西安市(未央区、新城区、临潼区、莲湖区、鄠邑区、周至县、灞桥区、雁塔区、高陵区、阎良区、长安区、蓝田县、碑林区)

周口市(川汇区、淮阳区、郸城县、扶沟县、项城市、西华县、鹿邑县、太康县、沈丘县、商水县)  黑河市(爱辉区、北安市、嫩江市、孙吴县、五大连池市、逊克县)

贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、昭平县、八步区、钟山县)

泉州市(晋江市、安溪县、金门县、德化县、丰泽区、洛江区、南安市、石狮市、鲤城区、惠安县、永春县、泉港区)

内蒙古自治区

聊城市(高唐县、冠县、东阿县、临清市、东昌府区、阳谷县、茌平区、莘县)  眉山市(丹棱县、东坡区、洪雅县、仁寿县、彭山区、青神县)

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

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

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

内江市(威远县、资中县、东兴区、隆昌市、市中区)

汕头市(金平区、南澳县、潮南区、龙湖区、澄海区、潮阳区、濠江区)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

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

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

宜宾市(屏山县、叙州区、南溪区、高县、翠屏区、珙县、江安县、兴文县、长宁县、筠连县)

永州市(江华瑶族自治县、冷水滩区、蓝山县、江永县、东安县、道县、双牌县、新田县、祁阳市、宁远县、零陵区)

澳门特别行政区

佛山市(高明区、顺德区、三水区、南海区、禅城区)

阳江市(江城区、阳春市、阳东区、阳西县)

荆州市(江陵县、沙市区、松滋市、洪湖市、荆州区、石首市、监利市、公安县)

徐州市(沛县、泉山区、云龙区、睢宁县、丰县、鼓楼区、邳州市、贾汪区、新沂市、铜山区)

阿勒泰地区(富蕴县、布尔津县、哈巴河县、福海县、吉木乃县、阿勒泰市、青河县)

濮阳市(清丰县、台前县、濮阳县、范县、华龙区、南乐县)

三门峡市(义马市、湖滨区、卢氏县、灵宝市、陕州区、渑池县)

江门市(鹤山市、开平市、蓬江区、台山市、江海区、新会区、恩平市)

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鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

平顶山市(鲁山县、湛河区、舞钢市、石龙区、新华区、汝州市、叶县、宝丰县、卫东区、郏县)

金昌市(永昌县、金川区)

陇南市(两当县、宕昌县、西和县、武都区、徽县、文县、成县、礼县、康县)  西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

滨州市(阳信县、沾化区、博兴县、惠民县、滨城区、邹平市、无棣县)

东莞市

临汾市(翼城县、永和县、襄汾县、蒲县、尧都区、浮山县、洪洞县、吉县、乡宁县、古县、汾西县、侯马市、隰县、安泽县、大宁县、霍州市、曲沃县)芜湖市(无为市、湾沚区、镜湖区、鸠江区、南陵县、弋江区、繁昌区)

吉林市(船营区、永吉县、丰满区、舒兰市、磐石市、昌邑区、龙潭区、蛟河市、桦甸市)  三明市(尤溪县、宁化县、大田县、清流县、建宁县、沙县区、永安市、三元区、将乐县、明溪县、泰宁县)

渭南市(临渭区、华州区、大荔县、白水县、澄城县、韩城市、潼关县、蒲城县、富平县、华阴市、合阳县)

景德镇市(浮梁县、珠山区、昌江区、乐平市)

上饶市(铅山县、余干县、万年县、广丰区、德兴市、鄱阳县、广信区、婺源县、信州区、玉山县、横峰县、弋阳县)山南市(浪卡子县、乃东区、错那市、加查县、措美县、洛扎县、桑日县、曲松县、贡嘎县、隆子县、琼结县、扎囊县)

威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)

鹤壁市(山城区、浚县、淇县、淇滨区、鹤山区)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、德令哈市、茫崖市、乌兰县、天峻县、都兰县)

衢州市(柯城区、江山市、常山县、衢江区、龙游县、开化县)

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萍乡市(湘东区、安源区、芦溪县、上栗县、莲花县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)

福州市(鼓楼区、长乐区、仓山区、福清市、闽清县、罗源县、平潭县、永泰县、台江区、晋安区、连江县、闽侯县、马尾区)

本溪市(南芬区、明山区、平山区、桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县)

梧州市(藤县、蒙山县、龙圩区、岑溪市、长洲区、苍梧县、万秀区)

来宾市(忻城县、金秀瑶族自治县、合山市、武宣县、象州县、兴宾区)

三亚市(吉阳区、天涯区、崖州区、海棠区)

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

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

天水市(秦州区、武山县、张家川回族自治县、麦积区、甘谷县、清水县、秦安县)

林芝市(察隅县、墨脱县、工布江达县、巴宜区、朗县、波密县、米林市)

◎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”。