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邯郸市(复兴区、临漳县、成安县、峰峰矿区、涉县、肥乡区、武安市、曲周县、魏县、丛台区、广平县、永年区、鸡泽县、馆陶县、大名县、邱县、邯山区、磁县)

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

嘉兴市(南湖区、桐乡市、嘉善县、秀洲区、海宁市、平湖市、海盐县)

阳江市(阳西县、江城区、阳东区、阳春市)  呼伦贝尔市(海拉尔区、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、根河市、牙克石市、满洲里市、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、扎赉诺尔区、阿荣旗)

贵阳市(南明区、乌当区、花溪区、云岩区、开阳县、息烽县、清镇市、修文县、观山湖区、白云区)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

赤峰市(巴林左旗、敖汉旗、巴林右旗、松山区、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、林西县、红山区、元宝山区、喀喇沁旗、宁城县、克什克腾旗)崇左市(大新县、宁明县、江州区、凭祥市、天等县、扶绥县、龙州县)

潍坊市(安丘市、临朐县、奎文区、高密市、潍城区、坊子区、诸城市、青州市、寒亭区、寿光市、昌乐县、昌邑市)  晋城市(泽州县、陵川县、城区、高平市、沁水县、阳城县)

嘉峪关市

恩施土家族苗族自治州(来凤县、咸丰县、鹤峰县、恩施市、建始县、巴东县、利川市、宣恩县)

武汉市(江岸区、汉阳区、洪山区、蔡甸区、江夏区、东西湖区、江汉区、青山区、武昌区、黄陂区、汉南区、新洲区、硚口区)

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

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)

廊坊市(大城县、永清县、文安县、三河市、安次区、霸州市、广阳区、香河县、固安县、大厂回族自治县)

巴中市(巴州区、南江县、恩阳区、平昌县、通江县)

南宁市(江南区、马山县、武鸣区、横州市、西乡塘区、良庆区、兴宁区、青秀区、邕宁区、宾阳县、上林县、隆安县)

汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)

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

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

合肥市(庐江县、蜀山区、巢湖市、长丰县、瑶海区、庐阳区、肥东县、包河区、肥西县)

绍兴市(嵊州市、越城区、诸暨市、上虞区、柯桥区、新昌县)

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

防城港市(上思县、东兴市、防城区、港口区)

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

聊城市(莘县、东昌府区、阳谷县、临清市、东阿县、高唐县、茌平区、冠县)

莆田市(仙游县、秀屿区、荔城区、涵江区、城厢区)

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迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

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

雅安市(芦山县、石棉县、雨城区、天全县、汉源县、名山区、宝兴县、荥经县)

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、同德县、兴海县、共和县)  博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、精河县、温泉县)

毕节市(七星关区、织金县、赫章县、黔西市、大方县、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县)

扬州市(广陵区、仪征市、江都区、邗江区、高邮市、宝应县)

徐州市(新沂市、云龙区、贾汪区、睢宁县、丰县、沛县、铜山区、鼓楼区、泉山区、邳州市)滁州市(天长市、全椒县、南谯区、来安县、明光市、琅琊区、凤阳县、定远县)

滨州市(沾化区、滨城区、邹平市、无棣县、惠民县、阳信县、博兴县)  南平市(松溪县、浦城县、顺昌县、建瓯市、邵武市、光泽县、延平区、武夷山市、建阳区、政和县)

泸州市(江阳区、叙永县、古蔺县、泸县、合江县、纳溪区、龙马潭区)

丹东市(凤城市、振兴区、振安区、元宝区、宽甸满族自治县、东港市)

开封市(尉氏县、顺河回族区、鼓楼区、兰考县、龙亭区、禹王台区、杞县、祥符区、通许县)银川市(贺兰县、永宁县、兴庆区、灵武市、西夏区、金凤区)

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

蚌埠市(固镇县、淮上区、五河县、龙子湖区、禹会区、怀远县、蚌山区)

漳州市(龙文区、云霄县、华安县、芗城区、东山县、龙海区、漳浦县、长泰区、南靖县、诏安县、平和县)

锦州市(北镇市、义县、太和区、古塔区、凌河区、凌海市、黑山县)

鸡西市(城子河区、密山市、恒山区、鸡东县、鸡冠区、滴道区、虎林市、梨树区、麻山区)

淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)

景德镇市(乐平市、珠山区、昌江区、浮梁县)

阿克苏地区(阿瓦提县、温宿县、乌什县、库车市、新和县、沙雅县、拜城县、阿克苏市、柯坪县)

梅州市(兴宁市、蕉岭县、五华县、平远县、大埔县、梅江区、梅县区、丰顺县)

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

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)

自贡市(自流井区、沿滩区、富顺县、大安区、贡井区、荣县)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、海晏县、门源回族自治县)

东营市(利津县、东营区、广饶县、垦利区、河口区)

七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)

金华市(武义县、磐安县、浦江县、金东区、婺城区、东阳市、永康市、兰溪市、义乌市)

◎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”。