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桂林市(临桂区、龙胜各族自治县、灵川县、七星区、资源县、阳朔县、秀峰区、象山区、平乐县、永福县、灌阳县、恭城瑶族自治县、叠彩区、兴安县、雁山区、全州县、荔浦市)

曲靖市(陆良县、沾益区、富源县、麒麟区、会泽县、罗平县、宣威市、师宗县、马龙区)

玉林市(福绵区、博白县、陆川县、兴业县、玉州区、北流市、容县)

锦州市(凌海市、太和区、凌河区、义县、黑山县、古塔区、北镇市)  许昌市(建安区、鄢陵县、长葛市、襄城县、禹州市、魏都区)

张掖市(肃南裕固族自治县、民乐县、甘州区、山丹县、高台县、临泽县)

滁州市(全椒县、凤阳县、明光市、南谯区、琅琊区、天长市、定远县、来安县)

北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)南平市(建阳区、建瓯市、光泽县、邵武市、浦城县、武夷山市、松溪县、顺昌县、延平区、政和县)

威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)  天水市(秦州区、秦安县、清水县、甘谷县、麦积区、武山县、张家川回族自治县)

莆田市(涵江区、仙游县、城厢区、荔城区、秀屿区)

三亚市(海棠区、崖州区、吉阳区、天涯区)

铜川市(耀州区、宜君县、印台区、王益区)

宣城市(旌德县、泾县、广德市、宣州区、郎溪县、宁国市、绩溪县)

海口市(琼山区、龙华区、美兰区、秀英区)

鹤岗市(东山区、绥滨县、兴山区、工农区、向阳区、南山区、兴安区、萝北县)

梧州市(岑溪市、长洲区、万秀区、苍梧县、蒙山县、龙圩区、藤县)

内蒙古自治区

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

平顶山市(汝州市、宝丰县、郏县、石龙区、叶县、新华区、鲁山县、卫东区、湛河区、舞钢市)

长春市(九台区、朝阳区、榆树市、农安县、宽城区、双阳区、南关区、绿园区、德惠市、公主岭市、二道区)

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

鹤壁市(鹤山区、淇滨区、淇县、山城区、浚县)

贺州市(钟山县、八步区、富川瑶族自治县、平桂区、昭平县)

齐齐哈尔市(甘南县、富裕县、昂昂溪区、克东县、依安县、建华区、克山县、梅里斯达斡尔族区、龙沙区、龙江县、拜泉县、富拉尔基区、泰来县、铁锋区、讷河市、碾子山区)

泸州市(纳溪区、龙马潭区、古蔺县、泸县、合江县、叙永县、江阳区)

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

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

七台河市(桃山区、勃利县、新兴区、茄子河区)

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宜宾市(兴文县、屏山县、翠屏区、珙县、筠连县、高县、江安县、叙州区、南溪区、长宁县)

盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)

甘孜藏族自治州(雅江县、甘孜县、色达县、泸定县、稻城县、德格县、九龙县、乡城县、康定市、新龙县、丹巴县、得荣县、道孚县、巴塘县、炉霍县、白玉县、理塘县、石渠县)

蚌埠市(龙子湖区、蚌山区、固镇县、五河县、怀远县、禹会区、淮上区)  马鞍山市(雨山区、含山县、当涂县、博望区、花山区、和县)

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

开封市(鼓楼区、兰考县、龙亭区、禹王台区、顺河回族区、通许县、杞县、祥符区、尉氏县)

长治市(长子县、潞城区、壶关县、武乡县、平顺县、上党区、屯留区、潞州区、沁源县、沁县、黎城县、襄垣县)梅州市(五华县、梅县区、大埔县、平远县、兴宁市、梅江区、蕉岭县、丰顺县)

遵义市(正安县、桐梓县、赤水市、汇川区、红花岗区、凤冈县、道真仡佬族苗族自治县、湄潭县、仁怀市、播州区、习水县、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、绥阳县)  北京市(昌平区、怀柔区、密云区、大兴区、房山区、石景山区、顺义区、平谷区、朝阳区、丰台区、东城区、海淀区、通州区、门头沟区、延庆区、西城区)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

巴中市(通江县、恩阳区、南江县、平昌县、巴州区)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)漯河市(源汇区、召陵区、临颍县、郾城区、舞阳县)

石河子市(胡杨河市、可克达拉市、北屯市、昆玉市、铁门关市、双河市、白杨市、图木舒克市、阿拉尔市、五家渠市、新星市)

益阳市(沅江市、资阳区、桃江县、南县、安化县、赫山区)

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

鞍山市(铁东区、千山区、海城市、铁西区、台安县、岫岩满族自治县、立山区)

雅安市(芦山县、宝兴县、石棉县、名山区、雨城区、荥经县、天全县、汉源县)

郑州市(新密市、登封市、惠济区、新郑市、金水区、上街区、巩义市、中牟县、荥阳市、管城回族区、二七区、中原区)

辽阳市(文圣区、白塔区、弓长岭区、宏伟区、灯塔市、辽阳县、太子河区)

武汉市(武昌区、黄陂区、洪山区、江汉区、汉阳区、汉南区、江岸区、江夏区、硚口区、青山区、新洲区、东西湖区、蔡甸区)

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

黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县)

湘潭市(湘潭县、韶山市、岳塘区、湘乡市、雨湖区)

百色市(平果市、西林县、田阳区、右江区、隆林各族自治县、那坡县、田东县、乐业县、田林县、德保县、凌云县、靖西市)

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

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

池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)

绍兴市(柯桥区、新昌县、嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市)

◎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”。