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四平市(铁西区、双辽市、铁东区、伊通满族自治县、梨树县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

绥化市(安达市、望奎县、北林区、兰西县、庆安县、海伦市、青冈县、明水县、绥棱县、肇东市)

保定市(曲阳县、蠡县、容城县、竞秀区、博野县、雄县、涞水县、定兴县、莲池区、望都县、定州市、徐水区、易县、高阳县、满城区、安国市、安新县、唐县、顺平县、高碑店市、涿州市、涞源县、清苑区、阜平县)  迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

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

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

沧州市(河间市、沧县、吴桥县、青县、孟村回族自治县、海兴县、肃宁县、运河区、盐山县、新华区、泊头市、黄骅市、东光县、南皮县、献县、任丘市)  衡水市(安平县、桃城区、深州市、枣强县、武邑县、冀州区、武强县、景县、阜城县、饶阳县、故城县)

河池市(南丹县、天峨县、都安瑶族自治县、凤山县、金城江区、东兰县、宜州区、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县)

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

长沙市(开福区、雨花区、宁乡市、望城区、芙蓉区、长沙县、浏阳市、天心区、岳麓区)

宝鸡市(岐山县、渭滨区、金台区、千阳县、麟游县、陇县、太白县、凤翔区、凤县、陈仓区、扶风县、眉县)

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

长治市(潞州区、武乡县、平顺县、上党区、壶关县、沁源县、屯留区、潞城区、沁县、襄垣县、长子县、黎城县)

阿里地区(札达县、措勤县、日土县、改则县、普兰县、噶尔县、革吉县)

本溪市(溪湖区、南芬区、本溪满族自治县、明山区、平山区、桓仁满族自治县)

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

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

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

西藏自治区

定西市(漳县、渭源县、临洮县、岷县、陇西县、通渭县、安定区)

宁夏回族自治区

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

防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)

厦门市(同安区、海沧区、湖里区、思明区、翔安区、集美区)

内蒙古自治区

吴忠市(盐池县、红寺堡区、青铜峡市、同心县、利通区)

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六安市(霍邱县、叶集区、金安区、霍山县、裕安区、金寨县、舒城县)

丹东市(宽甸满族自治县、元宝区、振兴区、凤城市、振安区、东港市)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、阿拉山口市、温泉县)

黄冈市(团风县、麻城市、武穴市、浠水县、红安县、英山县、黄梅县、罗田县、黄州区、蕲春县)  广州市(番禺区、天河区、白云区、增城区、越秀区、荔湾区、南沙区、从化区、海珠区、花都区、黄埔区)

林芝市(朗县、巴宜区、察隅县、波密县、墨脱县、米林市、工布江达县)

黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)

永州市(江华瑶族自治县、江永县、祁阳市、道县、新田县、双牌县、冷水滩区、蓝山县、零陵区、东安县、宁远县)甘孜藏族自治州(理塘县、稻城县、泸定县、丹巴县、甘孜县、德格县、色达县、巴塘县、康定市、炉霍县、雅江县、九龙县、新龙县、白玉县、石渠县、得荣县、乡城县、道孚县)

晋中市(左权县、榆次区、昔阳县、榆社县、灵石县、太谷区、和顺县、寿阳县、平遥县、介休市、祁县)  天津市(和平区、蓟州区、宝坻区、东丽区、河西区、西青区、津南区、宁河区、静海区、南开区、武清区、北辰区、滨海新区、红桥区、河东区、河北区)

漯河市(郾城区、舞阳县、召陵区、临颍县、源汇区)

钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)

金华市(婺城区、东阳市、永康市、磐安县、兰溪市、金东区、浦江县、武义县、义乌市)阿克苏地区(柯坪县、拜城县、新和县、沙雅县、温宿县、阿瓦提县、库车市、乌什县、阿克苏市)

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

白银市(景泰县、白银区、平川区、靖远县、会宁县)

北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)

济源市

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

山南市(加查县、曲松县、琼结县、乃东区、扎囊县、洛扎县、浪卡子县、隆子县、贡嘎县、措美县、错那市、桑日县)

黄石市(阳新县、下陆区、大冶市、西塞山区、铁山区、黄石港区)

淮北市(相山区、濉溪县、烈山区、杜集区)

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

铁岭市(昌图县、西丰县、调兵山市、铁岭县、银州区、清河区、开原市)

东营市(利津县、东营区、垦利区、河口区、广饶县)

广西壮族自治区

临沂市(郯城县、兰山区、临沭县、费县、蒙阴县、兰陵县、河东区、沂南县、罗庄区、平邑县、莒南县、沂水县)

滨州市(阳信县、沾化区、无棣县、惠民县、邹平市、博兴县、滨城区)

佛山市(三水区、南海区、顺德区、禅城区、高明区)

葫芦岛市(连山区、建昌县、龙港区、绥中县、兴城市、南票区)

◎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”。