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

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

邵阳市(双清区、武冈市、绥宁县、新邵县、城步苗族自治县、洞口县、大祥区、邵东市、北塔区、隆回县、邵阳县、新宁县)

梧州市(岑溪市、蒙山县、苍梧县、龙圩区、藤县、长洲区、万秀区)  滁州市(琅琊区、凤阳县、来安县、明光市、全椒县、天长市、定远县、南谯区)

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

上饶市(鄱阳县、横峰县、万年县、玉山县、弋阳县、广丰区、铅山县、婺源县、德兴市、广信区、余干县、信州区)

贵阳市(乌当区、开阳县、息烽县、观山湖区、白云区、清镇市、云岩区、花溪区、南明区、修文县)天津市(武清区、河东区、蓟州区、和平区、津南区、南开区、北辰区、宁河区、河西区、东丽区、西青区、静海区、宝坻区、滨海新区、河北区、红桥区)

济南市(历城区、莱芜区、钢城区、长清区、天桥区、市中区、槐荫区、平阴县、章丘区、济阳区、历下区、商河县)  益阳市(资阳区、桃江县、赫山区、沅江市、安化县、南县)

濮阳市(华龙区、南乐县、濮阳县、清丰县、台前县、范县)

绍兴市(柯桥区、嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市、新昌县)

保山市(隆阳区、龙陵县、腾冲市、昌宁县、施甸县)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

阿里地区(日土县、普兰县、措勤县、札达县、改则县、革吉县、噶尔县)

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

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

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、同心县、利通区、盐池县)

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

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

温州市(苍南县、瑞安市、瓯海区、泰顺县、乐清市、龙湾区、龙港市、洞头区、平阳县、永嘉县、鹿城区、文成县)

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

咸宁市(通山县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市、崇阳县、通城县)

荆州市(洪湖市、荆州区、公安县、沙市区、江陵县、松滋市、石首市、监利市)

黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、剑河县、台江县、镇远县、三穗县、雷山县、丹寨县、麻江县、榕江县、岑巩县、凯里市、天柱县、黄平县、黎平县、从江县、施秉县)

黑河市(五大连池市、嫩江市、逊克县、爱辉区、北安市、孙吴县)

无锡市(新吴区、梁溪区、滨湖区、锡山区、宜兴市、江阴市、惠山区)

淄博市(桓台县、淄川区、高青县、周村区、张店区、临淄区、沂源县、博山区)

黄山市(休宁县、黟县、徽州区、屯溪区、黄山区、歙县、祁门县)

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吕梁市(柳林县、交城县、方山县、汾阳市、离石区、文水县、交口县、石楼县、临县、岚县、中阳县、孝义市、兴县)

红河哈尼族彝族自治州(建水县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、元阳县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、泸西县、红河县、蒙自市、弥勒市、个旧市、开远市、绿春县)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

苏州市(虎丘区、姑苏区、吴江区、吴中区、相城区、常熟市、张家港市、昆山市、太仓市)  双鸭山市(尖山区、宝清县、宝山区、饶河县、友谊县、集贤县、四方台区、岭东区)

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

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

武汉市(硚口区、武昌区、汉南区、东西湖区、青山区、黄陂区、汉阳区、新洲区、江岸区、江夏区、洪山区、蔡甸区、江汉区)宁德市(霞浦县、柘荣县、蕉城区、寿宁县、周宁县、古田县、屏南县、福鼎市、福安市)

阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)  许昌市(长葛市、鄢陵县、建安区、襄城县、禹州市、魏都区)

扬州市(广陵区、江都区、邗江区、仪征市、宝应县、高邮市)

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

衢州市(开化县、衢江区、江山市、柯城区、龙游县、常山县)玉林市(陆川县、容县、北流市、兴业县、福绵区、玉州区、博白县)

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

陇南市(徽县、礼县、康县、西和县、文县、宕昌县、成县、武都区、两当县)

景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)

安康市(汉滨区、汉阴县、石泉县、旬阳市、平利县、镇坪县、岚皋县、紫阳县、白河县、宁陕县)

张家界市(永定区、慈利县、武陵源区、桑植县)

克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区、白碱滩区)

黔南布依族苗族自治州(福泉市、长顺县、惠水县、龙里县、平塘县、荔波县、都匀市、瓮安县、贵定县、独山县、三都水族自治县、罗甸县)

乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

榆林市(横山区、佳县、靖边县、定边县、吴堡县、绥德县、榆阳区、清涧县、子洲县、神木市、米脂县、府谷县)

铁岭市(清河区、铁岭县、调兵山市、开原市、西丰县、银州区、昌图县)

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

江门市(蓬江区、新会区、开平市、鹤山市、恩平市、江海区、台山市)

广安市(邻水县、华蓥市、前锋区、岳池县、武胜县、广安区)

莆田市(仙游县、荔城区、城厢区、涵江区、秀屿区)

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

南昌市(安义县、新建区、南昌县、进贤县、西湖区、青云谱区、东湖区、青山湖区、红谷滩区)

◎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”。