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

晋城市(城区、阳城县、陵川县、泽州县、沁水县、高平市)

唐山市(开平区、曹妃甸区、丰润区、滦州市、古冶区、路北区、玉田县、迁安市、路南区、滦南县、丰南区、遵化市、迁西县、乐亭县)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县、乾安县、宁江区)  滁州市(全椒县、琅琊区、来安县、天长市、凤阳县、定远县、明光市、南谯区)

黑河市(北安市、五大连池市、嫩江市、孙吴县、爱辉区、逊克县)

宁德市(蕉城区、屏南县、福鼎市、霞浦县、福安市、周宁县、古田县、寿宁县、柘荣县)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、盈江县、瑞丽市、陇川县)镇江市(丹徒区、丹阳市、句容市、润州区、扬中市、京口区)

芜湖市(鸠江区、弋江区、繁昌区、湾沚区、镜湖区、无为市、南陵县)  酒泉市(瓜州县、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、玉门市、肃州区、肃北蒙古族自治县)

防城港市(上思县、东兴市、港口区、防城区)

德阳市(中江县、旌阳区、绵竹市、罗江区、什邡市、广汉市)

澳门特别行政区

呼和浩特市(新城区、清水河县、回民区、和林格尔县、玉泉区、赛罕区、托克托县、土默特左旗、武川县)

汕头市(金平区、南澳县、潮南区、潮阳区、濠江区、龙湖区、澄海区)

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

宿迁市(宿豫区、宿城区、泗阳县、泗洪县、沭阳县)

阜阳市(太和县、临泉县、颍泉区、界首市、颍州区、阜南县、颍东区、颍上县)

阳泉市(盂县、平定县、郊区、矿区、城区)

肇庆市(四会市、端州区、广宁县、高要区、封开县、怀集县、德庆县、鼎湖区)

三沙市(西沙区、南沙区)

绵阳市(盐亭县、安州区、涪城区、游仙区、梓潼县、江油市、北川羌族自治县、平武县、三台县)

马鞍山市(花山区、博望区、当涂县、和县、雨山区、含山县)

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

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

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

济源市

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

厦门市(同安区、海沧区、集美区、思明区、翔安区、湖里区)

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朔州市(平鲁区、朔城区、应县、山阴县、右玉县、怀仁市)

佳木斯市(汤原县、郊区、富锦市、桦川县、向阳区、东风区、前进区、抚远市、同江市、桦南县)

扬州市(宝应县、江都区、仪征市、高邮市、邗江区、广陵区)

内蒙古自治区  武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)

孝感市(汉川市、应城市、云梦县、大悟县、孝南区、孝昌县、安陆市)

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

儋州市三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)

鸡西市(麻山区、鸡东县、梨树区、鸡冠区、虎林市、城子河区、恒山区、密山市、滴道区)  连云港市(灌云县、海州区、连云区、灌南县、东海县、赣榆区)

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

威海市(乳山市、文登区、环翠区、荣成市)

嘉兴市(桐乡市、海盐县、平湖市、嘉善县、海宁市、秀洲区、南湖区)漯河市(舞阳县、临颍县、源汇区、召陵区、郾城区)

鹤壁市(淇县、淇滨区、浚县、鹤山区、山城区)

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

保山市(昌宁县、腾冲市、施甸县、隆阳区、龙陵县)

成都市(邛崃市、成华区、龙泉驿区、锦江区、崇州市、金堂县、金牛区、温江区、蒲江县、郫都区、新津区、青羊区、大邑县、青白江区、双流区、都江堰市、简阳市、武侯区、新都区、彭州市)

衡阳市(祁东县、南岳区、衡阳县、常宁市、蒸湘区、耒阳市、衡南县、衡东县、衡山县、雁峰区、珠晖区、石鼓区)

湖州市(德清县、吴兴区、安吉县、长兴县、南浔区)

鹤岗市(兴安区、绥滨县、工农区、南山区、萝北县、向阳区、东山区、兴山区)

吉林市(龙潭区、桦甸市、丰满区、磐石市、蛟河市、舒兰市、船营区、永吉县、昌邑区)

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

普洱市(思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县)

铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)

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

十堰市(郧阳区、郧西县、茅箭区、房县、张湾区、竹山县、丹江口市、竹溪县)

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

遂宁市(安居区、蓬溪县、射洪市、大英县、船山区)

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

◎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”。