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通化市(东昌区、柳河县、二道江区、梅河口市、集安市、通化县、辉南县)

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

荆州市(公安县、监利市、江陵县、松滋市、沙市区、石首市、洪湖市、荆州区)

永州市(江华瑶族自治县、蓝山县、江永县、东安县、双牌县、道县、宁远县、零陵区、祁阳市、新田县、冷水滩区)  廊坊市(广阳区、固安县、安次区、香河县、霸州市、大城县、大厂回族自治县、文安县、永清县、三河市)

玉林市(北流市、兴业县、博白县、容县、玉州区、福绵区、陆川县)

秦皇岛市(北戴河区、昌黎县、山海关区、抚宁区、海港区、卢龙县、青龙满族自治县)

常州市(金坛区、溧阳市、新北区、天宁区、钟楼区、武进区)香港特别行政区

新余市(渝水区、分宜县)  儋州市

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

铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

三沙市(南沙区、西沙区)

白山市(靖宇县、浑江区、抚松县、江源区、长白朝鲜族自治县、临江市)

五指山市(临高县、定安县、琼海市、白沙黎族自治县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、文昌市、澄迈县、昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、乐东黎族自治县、东方市、琼中黎族苗族自治县、万宁市)

酒泉市(玉门市、瓜州县、肃州区、敦煌市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县)

十堰市(茅箭区、郧阳区、竹溪县、丹江口市、房县、张湾区、竹山县、郧西县)

舟山市(嵊泗县、岱山县、普陀区、定海区)

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

辽源市(西安区、龙山区、东丰县、东辽县)

巴中市(通江县、巴州区、恩阳区、平昌县、南江县)

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

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

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

本溪市(明山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、平山区、桓仁满族自治县)

张家界市(桑植县、慈利县、永定区、武陵源区)

鹤壁市(浚县、淇县、淇滨区、山城区、鹤山区)

雅安市(宝兴县、汉源县、雨城区、芦山县、石棉县、天全县、名山区、荥经县)

承德市(隆化县、兴隆县、滦平县、平泉市、宽城满族自治县、承德县、丰宁满族自治县、双滦区、围场满族蒙古族自治县、双桥区、鹰手营子矿区)

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德州市(德城区、陵城区、夏津县、齐河县、武城县、平原县、临邑县、宁津县、禹城市、庆云县、乐陵市)

常德市(澧县、武陵区、鼎城区、石门县、津市市、汉寿县、临澧县、桃源县、安乡县)

宁波市(海曙区、鄞州区、象山县、江北区、镇海区、奉化区、宁海县、余姚市、慈溪市、北仑区)

平凉市(灵台县、华亭市、庄浪县、静宁县、崇信县、泾川县、崆峒区)  日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)

惠州市(博罗县、惠东县、惠阳区、惠城区、龙门县)

贵港市(港南区、港北区、桂平市、平南县、覃塘区)

随州市(随县、广水市、曾都区)张掖市(肃南裕固族自治县、山丹县、甘州区、民乐县、高台县、临泽县)

新乡市(凤泉区、封丘县、获嘉县、牧野区、卫辉市、红旗区、卫滨区、长垣市、延津县、原阳县、新乡县、辉县市)  武汉市(东西湖区、汉阳区、江汉区、江夏区、黄陂区、汉南区、洪山区、新洲区、武昌区、江岸区、硚口区、青山区、蔡甸区)

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

烟台市(蓬莱区、芝罘区、招远市、莱阳市、龙口市、福山区、海阳市、莱州市、莱山区、牟平区、栖霞市)

内江市(东兴区、隆昌市、市中区、威远县、资中县)巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特前旗、临河区、乌拉特后旗、乌拉特中旗、磴口县、五原县)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

丽江市(永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、华坪县)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

淮安市(清江浦区、洪泽区、金湖县、淮阴区、涟水县、盱眙县、淮安区)

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

达州市(开江县、通川区、达川区、万源市、渠县、宣汉县、大竹县)

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

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

山南市(扎囊县、洛扎县、浪卡子县、措美县、曲松县、错那市、加查县、琼结县、桑日县、乃东区、隆子县、贡嘎县)

汉中市(南郑区、汉台区、留坝县、略阳县、城固县、西乡县、镇巴县、洋县、宁强县、佛坪县、勉县)

马鞍山市(雨山区、和县、当涂县、博望区、含山县、花山区)

佛山市(三水区、禅城区、南海区、高明区、顺德区)

厦门市(同安区、湖里区、思明区、海沧区、集美区、翔安区)

南阳市(唐河县、镇平县、桐柏县、卧龙区、南召县、内乡县、宛城区、方城县、邓州市、淅川县、新野县、西峡县、社旗县)

四平市(铁东区、双辽市、铁西区、伊通满族自治县、梨树县)

河池市(凤山县、南丹县、金城江区、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、天峨县、宜州区、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、东兰县)

◎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”。