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白银市(会宁县、景泰县、白银区、靖远县、平川区)

九江市(濂溪区、共青城市、瑞昌市、武宁县、庐山市、湖口县、彭泽县、修水县、德安县、都昌县、柴桑区、浔阳区、永修县)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

澳门特别行政区  渭南市(华阴市、大荔县、韩城市、临渭区、华州区、澄城县、合阳县、蒲城县、富平县、白水县、潼关县)

贺州市(昭平县、平桂区、钟山县、八步区、富川瑶族自治县)

北京市(东城区、石景山区、密云区、怀柔区、海淀区、房山区、大兴区、顺义区、丰台区、朝阳区、昌平区、延庆区、平谷区、西城区、通州区、门头沟区)

徐州市(新沂市、云龙区、贾汪区、睢宁县、泉山区、丰县、铜山区、邳州市、沛县、鼓楼区)玉溪市(华宁县、通海县、峨山彝族自治县、易门县、江川区、新平彝族傣族自治县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区)

吕梁市(中阳县、柳林县、孝义市、交口县、兴县、文水县、交城县、汾阳市、离石区、石楼县、方山县、岚县、临县)  六安市(霍山县、叶集区、舒城县、裕安区、霍邱县、金安区、金寨县)

朔州市(山阴县、朔城区、怀仁市、平鲁区、应县、右玉县)

青岛市(胶州市、市北区、黄岛区、莱西市、崂山区、即墨区、李沧区、城阳区、平度市、市南区)

鸡西市(鸡冠区、城子河区、麻山区、恒山区、梨树区、鸡东县、密山市、滴道区、虎林市)

南通市(海安市、如皋市、通州区、海门区、崇川区、如东县、启东市)

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

海东市(民和回族土族自治县、乐都区、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、平安区)

襄阳市(襄城区、宜城市、樊城区、老河口市、襄州区、保康县、谷城县、枣阳市、南漳县)

内江市(东兴区、市中区、资中县、隆昌市、威远县)

东莞市

龙岩市(新罗区、长汀县、武平县、上杭县、连城县、漳平市、永定区)

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

鹤岗市(东山区、南山区、绥滨县、兴山区、向阳区、兴安区、萝北县、工农区)

淮北市(濉溪县、烈山区、杜集区、相山区)

舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)

钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

黑河市(嫩江市、爱辉区、五大连池市、逊克县、孙吴县、北安市)

莆田市(城厢区、秀屿区、仙游县、涵江区、荔城区)

赣州市(石城县、全南县、崇义县、信丰县、兴国县、于都县、瑞金市、会昌县、寻乌县、龙南市、安远县、南康区、章贡区、大余县、赣县区、宁都县、上犹县、定南县)

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毕节市(金沙县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、织金县、纳雍县、黔西市、大方县)

红河哈尼族彝族自治州(红河县、石屏县、屏边苗族自治县、弥勒市、泸西县、绿春县、河口瑶族自治县、建水县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、蒙自市、元阳县)

台州市(黄岩区、临海市、温岭市、三门县、路桥区、椒江区、玉环市、天台县、仙居县)

太原市(晋源区、杏花岭区、古交市、清徐县、尖草坪区、阳曲县、迎泽区、小店区、万柏林区、娄烦县)  郴州市(安仁县、桂阳县、永兴县、嘉禾县、汝城县、苏仙区、北湖区、资兴市、桂东县、临武县、宜章县)

黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、同仁市、河南蒙古族自治县)

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

清远市(连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、连州市、英德市、佛冈县、清新区、清城区、阳山县)滨州市(邹平市、沾化区、滨城区、阳信县、无棣县、惠民县、博兴县)

锦州市(古塔区、凌河区、义县、太和区、黑山县、凌海市、北镇市)  延安市(宜川县、子长市、富县、甘泉县、洛川县、安塞区、吴起县、宝塔区、延长县、黄龙县、延川县、志丹县、黄陵县)

海口市(美兰区、龙华区、秀英区、琼山区)

周口市(扶沟县、川汇区、鹿邑县、项城市、太康县、淮阳区、西华县、郸城县、商水县、沈丘县)

银川市(西夏区、灵武市、贺兰县、金凤区、兴庆区、永宁县)宝鸡市(太白县、陈仓区、眉县、凤县、岐山县、陇县、扶风县、渭滨区、金台区、千阳县、凤翔区、麟游县)

达州市(通川区、达川区、渠县、宣汉县、大竹县、开江县、万源市)

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

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

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

绍兴市(越城区、上虞区、嵊州市、柯桥区、新昌县、诸暨市)

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

大理白族自治州(洱源县、永平县、弥渡县、宾川县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、云龙县、巍山彝族回族自治县、剑川县、祥云县、大理市、鹤庆县)

金昌市(永昌县、金川区)

东营市(东营区、利津县、垦利区、河口区、广饶县)

白山市(靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、抚松县、临江市、江源区)

沈阳市(和平区、沈河区、法库县、于洪区、浑南区、辽中区、皇姑区、大东区、铁西区、康平县、苏家屯区、新民市、沈北新区)

邢台市(任泽区、清河县、威县、襄都区、南和区、巨鹿县、隆尧县、内丘县、沙河市、临城县、宁晋县、临西县、广宗县、柏乡县、新河县、南宫市、信都区、平乡县)

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

阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)

眉山市(青神县、仁寿县、洪雅县、丹棱县、东坡区、彭山区)

昆明市(晋宁区、宜良县、东川区、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、盘龙区、西山区、五华区、嵩明县、呈贡区、官渡区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、富民县)

◎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”。