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黑河市(逊克县、五大连池市、孙吴县、北安市、爱辉区、嫩江市)

赤峰市(敖汉旗、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、元宝山区、翁牛特旗、宁城县、红山区、喀喇沁旗、松山区、巴林右旗、巴林左旗)

商洛市(商州区、山阳县、丹凤县、商南县、镇安县、柞水县、洛南县)

襄阳市(老河口市、樊城区、宜城市、南漳县、谷城县、保康县、枣阳市、襄城区、襄州区)  广州市(从化区、南沙区、海珠区、白云区、黄埔区、增城区、天河区、荔湾区、花都区、越秀区、番禺区)

遵义市(务川仡佬族苗族自治县、播州区、绥阳县、余庆县、汇川区、桐梓县、仁怀市、湄潭县、习水县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、凤冈县、赤水市)

锡林郭勒盟(镶黄旗、苏尼特右旗、苏尼特左旗、二连浩特市、多伦县、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)阿坝藏族羌族自治州(红原县、茂县、阿坝县、马尔康市、理县、金川县、汶川县、壤塘县、黑水县、松潘县、若尔盖县、小金县、九寨沟县)

果洛藏族自治州(玛多县、班玛县、达日县、久治县、甘德县、玛沁县)  芜湖市(湾沚区、南陵县、无为市、繁昌区、镜湖区、鸠江区、弋江区)

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

巴中市(平昌县、南江县、通江县、恩阳区、巴州区)

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

通化市(柳河县、辉南县、东昌区、二道江区、集安市、梅河口市、通化县)

衢州市(柯城区、开化县、龙游县、衢江区、常山县、江山市)

凉山彝族自治州(普格县、越西县、宁南县、会理市、金阳县、雷波县、会东县、冕宁县、西昌市、盐源县、昭觉县、喜德县、甘洛县、木里藏族自治县、布拖县、德昌县、美姑县)

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

新疆维吾尔自治区

遂宁市(蓬溪县、船山区、射洪市、大英县、安居区)

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

萍乡市(安源区、莲花县、上栗县、芦溪县、湘东区)

湛江市(遂溪县、雷州市、廉江市、麻章区、吴川市、霞山区、赤坎区、坡头区、徐闻县)

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

孝感市(孝昌县、孝南区、云梦县、应城市、汉川市、大悟县、安陆市)

临沧市(凤庆县、沧源佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、镇康县、永德县、耿马傣族佤族自治县)

滁州市(全椒县、天长市、定远县、来安县、明光市、琅琊区、南谯区、凤阳县)

运城市(永济市、新绛县、河津市、万荣县、稷山县、夏县、垣曲县、闻喜县、盐湖区、临猗县、芮城县、绛县、平陆县)

潍坊市(诸城市、安丘市、临朐县、高密市、寒亭区、昌邑市、寿光市、昌乐县、坊子区、青州市、奎文区、潍城区)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)

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

南京市(秦淮区、建邺区、玄武区、鼓楼区、浦口区、高淳区、栖霞区、六合区、江宁区、雨花台区、溧水区)

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

临汾市(洪洞县、襄汾县、翼城县、曲沃县、吉县、蒲县、古县、浮山县、永和县、大宁县、霍州市、尧都区、隰县、侯马市、安泽县、乡宁县、汾西县)  三沙市(西沙区、南沙区)

随州市(广水市、随县、曾都区)

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

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、同仁市、尖扎县)惠州市(惠阳区、惠城区、龙门县、博罗县、惠东县)

泸州市(江阳区、叙永县、合江县、泸县、纳溪区、古蔺县、龙马潭区)  临沂市(临沭县、郯城县、沂水县、兰山区、罗庄区、费县、兰陵县、河东区、平邑县、沂南县、莒南县、蒙阴县)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、都兰县、天峻县、德令哈市、格尔木市、茫崖市)

漯河市(舞阳县、源汇区、郾城区、临颍县、召陵区)

合肥市(蜀山区、包河区、肥西县、巢湖市、庐阳区、庐江县、长丰县、瑶海区、肥东县)渭南市(韩城市、白水县、潼关县、蒲城县、华阴市、合阳县、富平县、临渭区、大荔县、华州区、澄城县)

黄石市(黄石港区、下陆区、阳新县、大冶市、西塞山区、铁山区)

福州市(罗源县、仓山区、晋安区、马尾区、福清市、连江县、闽侯县、永泰县、长乐区、平潭县、台江区、鼓楼区、闽清县)

济源市

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

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

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

达州市(通川区、开江县、大竹县、达川区、万源市、宣汉县、渠县)

荆州市(荆州区、监利市、洪湖市、公安县、沙市区、松滋市、江陵县、石首市)

连云港市(灌南县、连云区、东海县、赣榆区、灌云县、海州区)

防城港市(上思县、港口区、东兴市、防城区)

新乡市(长垣市、原阳县、辉县市、卫辉市、新乡县、红旗区、封丘县、凤泉区、卫滨区、延津县、牧野区、获嘉县)

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

七台河市(茄子河区、勃利县、桃山区、新兴区)

中山市

北海市(合浦县、海城区、铁山港区、银海区)

湘潭市(雨湖区、韶山市、岳塘区、湘潭县、湘乡市)

◎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”。