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

萍乡市(莲花县、湘东区、上栗县、安源区、芦溪县)

甘南藏族自治州(碌曲县、临潭县、迭部县、合作市、舟曲县、夏河县、玛曲县、卓尼县)

宣城市(宣州区、宁国市、广德市、绩溪县、旌德县、泾县、郎溪县)  阜新市(阜新蒙古族自治县、彰武县、细河区、海州区、新邱区、太平区、清河门区)

香港特别行政区

新余市(渝水区、分宜县)

宜宾市(翠屏区、江安县、长宁县、南溪区、屏山县、筠连县、叙州区、兴文县、珙县、高县)泸州市(纳溪区、古蔺县、叙永县、龙马潭区、合江县、江阳区、泸县)

长春市(绿园区、双阳区、宽城区、二道区、朝阳区、南关区、农安县、德惠市、榆树市、公主岭市、九台区)  济南市(莱芜区、章丘区、济阳区、历城区、天桥区、长清区、历下区、市中区、商河县、钢城区、平阴县、槐荫区)

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

梧州市(龙圩区、藤县、蒙山县、苍梧县、长洲区、岑溪市、万秀区)

庆阳市(镇原县、正宁县、合水县、宁县、庆城县、环县、华池县、西峰区)

儋州市

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

池州市(青阳县、贵池区、石台县、东至县)

六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)

扬州市(仪征市、邗江区、江都区、高邮市、宝应县、广陵区)

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

柳州市(鱼峰区、城中区、融安县、柳北区、柳城县、鹿寨县、柳江区、三江侗族自治县、融水苗族自治县、柳南区)

宜昌市(西陵区、猇亭区、伍家岗区、长阳土家族自治县、枝江市、点军区、夷陵区、兴山县、当阳市、秭归县、远安县、五峰土家族自治县、宜都市)

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

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

重庆市(綦江区、大足区、巫溪县、奉节县、涪陵区、大渡口区、铜梁区、璧山区、长寿区、渝北区、南岸区、秀山土家族苗族自治县、荣昌区、合川区、江北区、万州区、开州区、云阳县、酉阳土家族苗族自治县、彭水苗族土家族自治县、北碚区、九龙坡区、江津区、渝中区、潼南区、黔江区、梁平区、垫江县、南川区、丰都县、巴南区、忠县、石柱土家族自治县、沙坪坝区、巫山县、城口县、永川区、武隆区)

三亚市(天涯区、吉阳区、海棠区、崖州区)

漳州市(东山县、云霄县、平和县、诏安县、龙文区、龙海区、漳浦县、芗城区、华安县、长泰区、南靖县)

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

合肥市(蜀山区、庐阳区、肥西县、包河区、庐江县、肥东县、瑶海区、长丰县、巢湖市)

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

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

雅安市(荥经县、雨城区、宝兴县、天全县、名山区、石棉县、芦山县、汉源县)

巴中市(通江县、巴州区、恩阳区、南江县、平昌县)

嘉兴市(平湖市、秀洲区、南湖区、桐乡市、海宁市、海盐县、嘉善县)  潍坊市(寒亭区、安丘市、寿光市、诸城市、高密市、临朐县、潍城区、坊子区、昌乐县、奎文区、青州市、昌邑市)

南昌市(青山湖区、东湖区、新建区、红谷滩区、进贤县、西湖区、青云谱区、安义县、南昌县)

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

岳阳市(君山区、平江县、岳阳楼区、汨罗市、云溪区、华容县、岳阳县、湘阴县、临湘市)永州市(宁远县、零陵区、江永县、新田县、冷水滩区、蓝山县、双牌县、江华瑶族自治县、祁阳市、道县、东安县)

东营市(利津县、广饶县、东营区、垦利区、河口区)  湛江市(赤坎区、徐闻县、麻章区、吴川市、遂溪县、霞山区、廉江市、坡头区、雷州市)

枣庄市(滕州市、山亭区、市中区、台儿庄区、薛城区、峄城区)

玉树藏族自治州(治多县、称多县、玉树市、杂多县、曲麻莱县、囊谦县)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)娄底市(涟源市、双峰县、冷水江市、新化县、娄星区)

商洛市(山阳县、洛南县、商南县、柞水县、丹凤县、商州区、镇安县)

三沙市(南沙区、西沙区)

江门市(新会区、开平市、台山市、江海区、鹤山市、恩平市、蓬江区)

达州市(大竹县、万源市、达川区、通川区、渠县、开江县、宣汉县)

果洛藏族自治州(久治县、甘德县、达日县、玛多县、班玛县、玛沁县)

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

日喀则市(萨嘎县、定结县、亚东县、定日县、江孜县、南木林县、岗巴县、萨迦县、康马县、拉孜县、桑珠孜区、聂拉木县、白朗县、昂仁县、仲巴县、谢通门县、吉隆县、仁布县)

肇庆市(鼎湖区、怀集县、四会市、端州区、广宁县、德庆县、封开县、高要区)

中山市

玉林市(玉州区、博白县、北流市、容县、福绵区、兴业县、陆川县)

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

广西壮族自治区

通辽市(奈曼旗、库伦旗、开鲁县、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市)

滁州市(定远县、明光市、来安县、南谯区、全椒县、天长市、琅琊区、凤阳县)

张掖市(民乐县、高台县、临泽县、甘州区、肃南裕固族自治县、山丹县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

◎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”。