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淮南市(田家庵区、潘集区、凤台县、大通区、谢家集区、寿县、八公山区)

哈尔滨市(方正县、南岗区、通河县、木兰县、香坊区、道里区、五常市、呼兰区、依兰县、延寿县、巴彦县、道外区、松北区、平房区、尚志市、阿城区、宾县、双城区)

杭州市(余杭区、临安区、滨江区、萧山区、钱塘区、淳安县、上城区、建德市、富阳区、临平区、拱墅区、桐庐县、西湖区)

阿克苏地区(拜城县、阿瓦提县、库车市、温宿县、阿克苏市、新和县、柯坪县、沙雅县、乌什县)  邯郸市(武安市、临漳县、磁县、峰峰矿区、成安县、肥乡区、永年区、馆陶县、鸡泽县、大名县、复兴区、曲周县、丛台区、邱县、涉县、广平县、邯山区、魏县)

崇左市(扶绥县、宁明县、龙州县、凭祥市、天等县、大新县、江州区)

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

钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)咸宁市(崇阳县、通城县、通山县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市)

邢台市(威县、宁晋县、南和区、任泽区、平乡县、信都区、清河县、新河县、临城县、柏乡县、襄都区、临西县、内丘县、隆尧县、广宗县、沙河市、南宫市、巨鹿县)  通辽市(库伦旗、开鲁县、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、科尔沁区、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁左翼中旗)

通化市(辉南县、通化县、二道江区、集安市、柳河县、梅河口市、东昌区)

安阳市(北关区、林州市、文峰区、安阳县、殷都区、龙安区、汤阴县、滑县、内黄县)

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

丹东市(东港市、振安区、元宝区、宽甸满族自治县、凤城市、振兴区)

攀枝花市(东区、仁和区、米易县、盐边县、西区)

连云港市(连云区、东海县、灌南县、赣榆区、海州区、灌云县)

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

蚌埠市(固镇县、怀远县、淮上区、龙子湖区、蚌山区、五河县、禹会区)

鄂尔多斯市(鄂托克旗、杭锦旗、达拉特旗、乌审旗、鄂托克前旗、东胜区、准格尔旗、伊金霍洛旗、康巴什区)

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

湘潭市(雨湖区、岳塘区、韶山市、湘潭县、湘乡市)

济南市(章丘区、商河县、槐荫区、济阳区、平阴县、长清区、钢城区、历城区、市中区、天桥区、莱芜区、历下区)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、乌兰县、格尔木市、都兰县、德令哈市、天峻县)

黄山市(屯溪区、休宁县、歙县、黟县、黄山区、徽州区、祁门县)

楚雄彝族自治州(双柏县、永仁县、武定县、姚安县、南华县、禄丰市、元谋县、楚雄市、大姚县、牟定县)

池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)

南充市(顺庆区、营山县、西充县、阆中市、高坪区、仪陇县、南部县、嘉陵区、蓬安县)

遂宁市(射洪市、大英县、安居区、蓬溪县、船山区)

澳门特别行政区

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张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)

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

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

舟山市(岱山县、嵊泗县、定海区、普陀区)  昌都市(丁青县、江达县、察雅县、贡觉县、洛隆县、左贡县、边坝县、卡若区、芒康县、类乌齐县、八宿县)

郴州市(苏仙区、嘉禾县、宜章县、桂阳县、永兴县、汝城县、北湖区、桂东县、安仁县、临武县、资兴市)

滁州市(明光市、南谯区、定远县、来安县、凤阳县、琅琊区、天长市、全椒县)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、册亨县、安龙县、晴隆县、望谟县、普安县、贞丰县、兴仁市)博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、精河县、阿拉山口市)

长沙市(浏阳市、岳麓区、芙蓉区、长沙县、宁乡市、开福区、天心区、雨花区、望城区)  常州市(金坛区、钟楼区、新北区、天宁区、溧阳市、武进区)

中山市

嘉峪关市

清远市(连南瑶族自治县、佛冈县、阳山县、连山壮族瑶族自治县、连州市、清新区、英德市、清城区)泸州市(纳溪区、叙永县、古蔺县、龙马潭区、合江县、泸县、江阳区)

汉中市(宁强县、南郑区、勉县、留坝县、城固县、洋县、西乡县、镇巴县、略阳县、佛坪县、汉台区)

铜川市(宜君县、印台区、王益区、耀州区)

东营市(广饶县、河口区、垦利区、东营区、利津县)

乐山市(井研县、犍为县、市中区、马边彝族自治县、沐川县、峨眉山市、峨边彝族自治县、金口河区、夹江县、沙湾区、五通桥区)

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

铁岭市(西丰县、清河区、银州区、调兵山市、开原市、昌图县、铁岭县)

六安市(叶集区、金寨县、金安区、舒城县、霍山县、霍邱县、裕安区)

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

益阳市(资阳区、南县、赫山区、沅江市、桃江县、安化县)

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

德州市(陵城区、乐陵市、宁津县、平原县、齐河县、禹城市、夏津县、武城县、临邑县、庆云县、德城区)

双鸭山市(宝清县、饶河县、集贤县、尖山区、四方台区、岭东区、宝山区、友谊县)

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

大同市(灵丘县、云冈区、浑源县、阳高县、广灵县、新荣区、平城区、左云县、云州区、天镇县)

汕头市(金平区、濠江区、龙湖区、潮南区、南澳县、澄海区、潮阳区)

衡水市(故城县、枣强县、冀州区、阜城县、武强县、景县、武邑县、安平县、饶阳县、深州市、桃城区)

◎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”。