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克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)

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

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

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、温泉县、阿拉山口市)  眉山市(丹棱县、彭山区、洪雅县、仁寿县、青神县、东坡区)

营口市(鲅鱼圈区、盖州市、站前区、老边区、西市区、大石桥市)

邵阳市(大祥区、邵东市、武冈市、隆回县、邵阳县、洞口县、新宁县、新邵县、双清区、北塔区、城步苗族自治县、绥宁县)

西安市(新城区、蓝田县、雁塔区、灞桥区、高陵区、莲湖区、未央区、阎良区、临潼区、长安区、鄠邑区、周至县、碑林区)五指山市(澄迈县、文昌市、昌江黎族自治县、定安县、万宁市、陵水黎族自治县、临高县、屯昌县、东方市、琼海市、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)  南京市(六合区、浦口区、栖霞区、秦淮区、江宁区、鼓楼区、高淳区、玄武区、雨花台区、建邺区、溧水区)

自贡市(大安区、自流井区、荣县、沿滩区、贡井区、富顺县)

乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、达坂城区、天山区、水磨沟区、沙依巴克区、新市区、米东区、头屯河区)

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

文山壮族苗族自治州(广南县、马关县、麻栗坡县、西畴县、富宁县、丘北县、文山市、砚山县)

池州市(贵池区、东至县、青阳县、石台县)

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

庆阳市(华池县、合水县、环县、庆城县、镇原县、宁县、西峰区、正宁县)

吉安市(吉安县、泰和县、吉水县、新干县、吉州区、峡江县、遂川县、青原区、永丰县、井冈山市、万安县、永新县、安福县)

晋城市(泽州县、阳城县、高平市、陵川县、城区、沁水县)

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

牡丹江市(绥芬河市、爱民区、林口县、宁安市、东安区、阳明区、西安区、穆棱市、东宁市、海林市)

嘉兴市(平湖市、海宁市、嘉善县、桐乡市、秀洲区、南湖区、海盐县)

阳泉市(盂县、平定县、郊区、矿区、城区)

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

抚顺市(清原满族自治县、东洲区、新宾满族自治县、抚顺县、顺城区、望花区、新抚区)

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

梧州市(蒙山县、藤县、长洲区、岑溪市、苍梧县、龙圩区、万秀区)

抚州市(乐安县、南丰县、临川区、广昌县、崇仁县、南城县、宜黄县、黎川县、资溪县、金溪县、东乡区)

河源市(源城区、连平县、紫金县、和平县、东源县、龙川县)

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天津市(和平区、蓟州区、南开区、西青区、宝坻区、红桥区、静海区、河北区、武清区、滨海新区、津南区、东丽区、河西区、宁河区、河东区、北辰区)

汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

昌都市(芒康县、卡若区、江达县、八宿县、丁青县、贡觉县、察雅县、左贡县、类乌齐县、边坝县、洛隆县)  辽阳市(文圣区、灯塔市、弓长岭区、辽阳县、宏伟区、太子河区、白塔区)

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

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

辽源市(西安区、东丰县、东辽县、龙山区)朝阳市(双塔区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、北票市、龙城区、凌源市)

盐城市(射阳县、响水县、东台市、滨海县、建湖县、盐都区、大丰区、亭湖区、阜宁县)  阳江市(阳西县、阳春市、阳东区、江城区)

喀什地区(英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、喀什市、疏勒县、莎车县、伽师县、疏附县、泽普县、麦盖提县、叶城县、岳普湖县)

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

娄底市(新化县、涟源市、双峰县、冷水江市、娄星区)通辽市(科尔沁左翼中旗、奈曼旗、开鲁县、扎鲁特旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、霍林郭勒市)

西宁市(湟源县、城东区、湟中区、城中区、城北区、城西区、大通回族土族自治县)

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

锦州市(黑山县、凌河区、古塔区、凌海市、义县、北镇市、太和区)

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

鹤岗市(向阳区、东山区、绥滨县、南山区、工农区、兴安区、兴山区、萝北县)

韶关市(南雄市、乳源瑶族自治县、乐昌市、武江区、仁化县、新丰县、始兴县、翁源县、曲江区、浈江区)

十堰市(竹山县、郧阳区、郧西县、房县、丹江口市、茅箭区、张湾区、竹溪县)

和田地区(于田县、民丰县、墨玉县、策勒县、和田市、皮山县、洛浦县、和田县)

保定市(安国市、蠡县、唐县、容城县、莲池区、涞源县、易县、高碑店市、雄县、涿州市、徐水区、顺平县、高阳县、定兴县、望都县、博野县、定州市、满城区、涞水县、曲阳县、安新县、清苑区、竞秀区、阜平县)

徐州市(贾汪区、沛县、泉山区、铜山区、云龙区、邳州市、新沂市、丰县、鼓楼区、睢宁县)

临沂市(河东区、临沭县、兰山区、兰陵县、罗庄区、郯城县、费县、莒南县、沂水县、蒙阴县、平邑县、沂南县)

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、同德县、贵南县、共和县)

兰州市(城关区、安宁区、皋兰县、西固区、永登县、榆中县、七里河区、红古区)

包头市(土默特右旗、固阳县、九原区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、石拐区、白云鄂博矿区、昆都仑区、东河区)

衢州市(龙游县、开化县、柯城区、衢江区、常山县、江山市)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

◎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”。