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温州市(鹿城区、平阳县、龙港市、乐清市、瑞安市、瓯海区、泰顺县、龙湾区、苍南县、洞头区、永嘉县、文成县)

鹤壁市(淇滨区、鹤山区、浚县、淇县、山城区)

茂名市(信宜市、高州市、化州市、电白区、茂南区)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、茫崖市、格尔木市、乌兰县、天峻县)  延边朝鲜族自治州(安图县、敦化市、珲春市、汪清县、图们市、龙井市、延吉市、和龙市)

济源市

龙岩市(永定区、武平县、连城县、上杭县、长汀县、新罗区、漳平市)

张家口市(赤城县、万全区、怀来县、尚义县、桥西区、桥东区、下花园区、蔚县、怀安县、阳原县、宣化区、张北县、沽源县、涿鹿县、崇礼区、康保县)保山市(施甸县、龙陵县、隆阳区、腾冲市、昌宁县)

南充市(仪陇县、营山县、高坪区、阆中市、顺庆区、西充县、蓬安县、嘉陵区、南部县)  吕梁市(文水县、中阳县、临县、兴县、离石区、方山县、交城县、石楼县、岚县、柳林县、孝义市、汾阳市、交口县)

白山市(临江市、长白朝鲜族自治县、江源区、靖宇县、浑江区、抚松县)

驻马店市(正阳县、遂平县、汝南县、驿城区、西平县、新蔡县、泌阳县、上蔡县、平舆县、确山县)

成都市(青白江区、都江堰市、简阳市、成华区、金牛区、蒲江县、郫都区、武侯区、青羊区、龙泉驿区、双流区、彭州市、崇州市、金堂县、新津区、温江区、新都区、大邑县、邛崃市、锦江区)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

黄山市(徽州区、黟县、歙县、屯溪区、黄山区、休宁县、祁门县)

荆州市(公安县、荆州区、江陵县、石首市、监利市、沙市区、洪湖市、松滋市)

六安市(金安区、金寨县、裕安区、叶集区、霍邱县、舒城县、霍山县)

萍乡市(湘东区、莲花县、安源区、芦溪县、上栗县)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、突泉县、扎赉特旗)

信阳市(息县、商城县、淮滨县、浉河区、潢川县、光山县、新县、罗山县、平桥区、固始县)

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

石家庄市(新乐市、平山县、栾城区、深泽县、辛集市、桥西区、赵县、鹿泉区、晋州市、裕华区、灵寿县、正定县、井陉矿区、行唐县、赞皇县、长安区、新华区、无极县、藁城区、高邑县、元氏县、井陉县)

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、平坝区、普定县、紫云苗族布依族自治县)

河源市(源城区、龙川县、东源县、紫金县、和平县、连平县)

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)

来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、象州县、武宣县、忻城县、兴宾区)

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

广州市(海珠区、白云区、增城区、南沙区、荔湾区、天河区、越秀区、从化区、黄埔区、花都区、番禺区)

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

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江门市(江海区、蓬江区、台山市、新会区、鹤山市、恩平市、开平市)

玉溪市(元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、通海县、江川区、新平彝族傣族自治县、红塔区、华宁县、易门县、峨山彝族自治县)

眉山市(彭山区、青神县、东坡区、仁寿县、洪雅县、丹棱县)

许昌市(长葛市、建安区、禹州市、襄城县、鄢陵县、魏都区)  宿州市(萧县、埇桥区、泗县、灵璧县、砀山县)

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

怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

辽阳市(灯塔市、弓长岭区、辽阳县、宏伟区、太子河区、白塔区、文圣区)吉林市(桦甸市、磐石市、龙潭区、昌邑区、蛟河市、丰满区、永吉县、船营区、舒兰市)

常州市(新北区、金坛区、钟楼区、天宁区、溧阳市、武进区)  达州市(通川区、渠县、达川区、开江县、万源市、大竹县、宣汉县)

铜陵市(枞阳县、义安区、郊区、铜官区)

平凉市(崇信县、崆峒区、庄浪县、灵台县、静宁县、泾川县、华亭市)

锡林郭勒盟(正蓝旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、正镶白旗、多伦县、苏尼特右旗、镶黄旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、苏尼特左旗)柳州市(三江侗族自治县、柳北区、融安县、鹿寨县、柳城县、柳江区、融水苗族自治县、鱼峰区、城中区、柳南区)

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

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

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

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)

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

威海市(环翠区、乳山市、文登区、荣成市)

厦门市(集美区、思明区、湖里区、同安区、海沧区、翔安区)

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

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

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

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、望谟县、兴仁市、贞丰县、普安县、晴隆县、册亨县、兴义市)

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

惠州市(惠东县、惠城区、博罗县、惠阳区、龙门县)

娄底市(冷水江市、娄星区、双峰县、新化县、涟源市)

东莞市

内蒙古自治区

◎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”。