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庆阳市(镇原县、合水县、正宁县、庆城县、环县、西峰区、华池县、宁县)

湖州市(长兴县、吴兴区、安吉县、南浔区、德清县)

昭通市(彝良县、永善县、鲁甸县、威信县、镇雄县、巧家县、盐津县、昭阳区、绥江县、水富市、大关县)

甘孜藏族自治州(稻城县、甘孜县、乡城县、丹巴县、石渠县、九龙县、色达县、理塘县、炉霍县、白玉县、泸定县、道孚县、巴塘县、康定市、德格县、得荣县、新龙县、雅江县)  贵阳市(南明区、息烽县、云岩区、观山湖区、白云区、乌当区、清镇市、花溪区、修文县、开阳县)

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

昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、阜康市、昌吉市、呼图壁县、奇台县、玛纳斯县、吉木萨尔县)

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

信阳市(潢川县、平桥区、淮滨县、新县、光山县、商城县、息县、罗山县、固始县、浉河区)  永州市(零陵区、道县、新田县、江华瑶族自治县、双牌县、蓝山县、冷水滩区、江永县、祁阳市、东安县、宁远县)

内江市(东兴区、隆昌市、资中县、威远县、市中区)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

香港特别行政区

咸宁市(通城县、通山县、咸安区、赤壁市、崇阳县、嘉鱼县)

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

滨州市(阳信县、无棣县、博兴县、滨城区、沾化区、邹平市、惠民县)

嘉峪关市

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

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

池州市(石台县、青阳县、贵池区、东至县)

盐城市(东台市、响水县、阜宁县、建湖县、射阳县、滨海县、大丰区、亭湖区、盐都区)

铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)

抚州市(资溪县、东乡区、乐安县、宜黄县、南城县、崇仁县、黎川县、广昌县、南丰县、临川区、金溪县)

晋城市(沁水县、陵川县、高平市、阳城县、泽州县、城区)

三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

揭阳市(揭西县、普宁市、榕城区、揭东区、惠来县)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

沧州市(献县、盐山县、孟村回族自治县、新华区、运河区、任丘市、海兴县、南皮县、肃宁县、沧县、河间市、泊头市、青县、黄骅市、吴桥县、东光县)

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淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)

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

洛阳市(老城区、汝阳县、涧西区、洛宁县、新安县、洛龙区、西工区、嵩县、伊川县、瀍河回族区、栾川县、孟津区、偃师区、宜阳县)

广安市(广安区、前锋区、华蓥市、武胜县、邻水县、岳池县)  邯郸市(曲周县、涉县、邯山区、复兴区、馆陶县、峰峰矿区、丛台区、成安县、魏县、邱县、大名县、鸡泽县、肥乡区、临漳县、磁县、广平县、武安市、永年区)

邢台市(任泽区、信都区、广宗县、襄都区、南宫市、宁晋县、临城县、清河县、巨鹿县、柏乡县、内丘县、临西县、平乡县、隆尧县、南和区、沙河市、威县、新河县)

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

秦皇岛市(海港区、抚宁区、北戴河区、青龙满族自治县、卢龙县、山海关区、昌黎县)海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、乌兰县、天峻县、格尔木市、茫崖市)

商洛市(商州区、丹凤县、商南县、山阳县、柞水县、洛南县、镇安县)  乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、新市区、头屯河区、水磨沟区、沙依巴克区、达坂城区、米东区、天山区)

定西市(陇西县、临洮县、通渭县、渭源县、漳县、岷县、安定区)

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

五指山市(琼中黎族苗族自治县、澄迈县、东方市、昌江黎族自治县、屯昌县、琼海市、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、万宁市、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、临高县、文昌市、定安县)临沧市(永德县、临翔区、凤庆县、云县、沧源佤族自治县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县)

无锡市(新吴区、梁溪区、惠山区、宜兴市、锡山区、江阴市、滨湖区)

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

黑河市(孙吴县、北安市、逊克县、爱辉区、嫩江市、五大连池市)

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

白城市(大安市、镇赉县、通榆县、洮南市、洮北区)

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

丹东市(振兴区、元宝区、宽甸满族自治县、振安区、凤城市、东港市)

淮南市(凤台县、八公山区、大通区、田家庵区、寿县、潘集区、谢家集区)

眉山市(洪雅县、东坡区、青神县、仁寿县、丹棱县、彭山区)

鞍山市(铁西区、千山区、台安县、铁东区、立山区、海城市、岫岩满族自治县)

黄山市(歙县、黟县、休宁县、祁门县、黄山区、徽州区、屯溪区)

拉萨市(曲水县、尼木县、林周县、城关区、墨竹工卡县、当雄县、堆龙德庆区、达孜区)

湘潭市(韶山市、岳塘区、雨湖区、湘乡市、湘潭县)

临汾市(永和县、曲沃县、浮山县、蒲县、霍州市、隰县、翼城县、汾西县、古县、乡宁县、大宁县、襄汾县、洪洞县、尧都区、侯马市、吉县、安泽县)

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

昌都市(贡觉县、八宿县、江达县、芒康县、类乌齐县、丁青县、洛隆县、边坝县、察雅县、卡若区、左贡县)

◎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”。