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丹东市(振兴区、东港市、元宝区、振安区、凤城市、宽甸满族自治县)

雅安市(荥经县、宝兴县、石棉县、天全县、名山区、雨城区、芦山县、汉源县)

林芝市(墨脱县、察隅县、朗县、巴宜区、波密县、米林市、工布江达县)

北海市(合浦县、海城区、铁山港区、银海区)  巴中市(南江县、通江县、平昌县、巴州区、恩阳区)

惠州市(惠阳区、博罗县、惠东县、惠城区、龙门县)

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

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

双鸭山市(宝清县、岭东区、友谊县、尖山区、四方台区、集贤县、宝山区、饶河县)  铁岭市(银州区、昌图县、开原市、清河区、铁岭县、调兵山市、西丰县)

清远市(清新区、清城区、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连州市、英德市、阳山县、连南瑶族自治县)

辽阳市(宏伟区、白塔区、弓长岭区、文圣区、辽阳县、灯塔市、太子河区)

兰州市(永登县、榆中县、七里河区、安宁区、红古区、皋兰县、西固区、城关区)

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

平凉市(泾川县、华亭市、庄浪县、崇信县、静宁县、崆峒区、灵台县)

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

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

淮北市(相山区、濉溪县、烈山区、杜集区)

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

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

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、格尔木市、德令哈市、都兰县、天峻县、茫崖市)

果洛藏族自治州(甘德县、久治县、玛多县、班玛县、达日县、玛沁县)

景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)

嘉兴市(嘉善县、秀洲区、平湖市、桐乡市、海宁市、海盐县、南湖区)

湘西土家族苗族自治州(龙山县、永顺县、吉首市、古丈县、泸溪县、凤凰县、花垣县、保靖县)

邯郸市(永年区、曲周县、丛台区、邯山区、峰峰矿区、武安市、磁县、成安县、馆陶县、鸡泽县、邱县、复兴区、临漳县、广平县、肥乡区、魏县、涉县、大名县)

太原市(万柏林区、尖草坪区、娄烦县、杏花岭区、阳曲县、古交市、晋源区、清徐县、小店区、迎泽区)

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

伊春市(金林区、友好区、嘉荫县、铁力市、丰林县、伊美区、乌翠区、大箐山县、汤旺县、南岔县)

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海南藏族自治州(贵德县、兴海县、贵南县、同德县、共和县)

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

怀化市(洪江市、中方县、通道侗族自治县、溆浦县、会同县、鹤城区、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、辰溪县、麻阳苗族自治县)

衡阳市(衡山县、雁峰区、蒸湘区、石鼓区、常宁市、祁东县、南岳区、耒阳市、衡南县、衡东县、珠晖区、衡阳县)  博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)

黄冈市(麻城市、蕲春县、武穴市、英山县、黄州区、红安县、浠水县、罗田县、黄梅县、团风县)

衡水市(桃城区、安平县、武强县、枣强县、阜城县、武邑县、饶阳县、冀州区、故城县、景县、深州市)

萍乡市(芦溪县、湘东区、安源区、莲花县、上栗县)广州市(越秀区、花都区、番禺区、南沙区、天河区、从化区、黄埔区、增城区、海珠区、白云区、荔湾区)

鹤岗市(兴安区、萝北县、向阳区、兴山区、南山区、东山区、绥滨县、工农区)  娄底市(涟源市、娄星区、新化县、冷水江市、双峰县)

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

和田地区(民丰县、皮山县、和田县、和田市、策勒县、墨玉县、洛浦县、于田县)

汕尾市(海丰县、城区、陆丰市、陆河县)三明市(沙县区、明溪县、清流县、三元区、将乐县、泰宁县、大田县、永安市、建宁县、尤溪县、宁化县)

宁夏回族自治区

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

来宾市(合山市、武宣县、忻城县、兴宾区、金秀瑶族自治县、象州县)

丽水市(云和县、龙泉市、松阳县、青田县、景宁畲族自治县、庆元县、遂昌县、缙云县、莲都区)

达州市(大竹县、宣汉县、通川区、渠县、开江县、万源市、达川区)

阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

镇江市(丹徒区、句容市、扬中市、润州区、丹阳市、京口区)

宜春市(宜丰县、铜鼓县、丰城市、靖安县、万载县、高安市、奉新县、袁州区、上高县、樟树市)

汕头市(濠江区、澄海区、潮南区、潮阳区、金平区、南澳县、龙湖区)

朔州市(右玉县、应县、山阴县、朔城区、平鲁区、怀仁市)

泰安市(肥城市、岱岳区、东平县、新泰市、泰山区、宁阳县)

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

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

绍兴市(嵊州市、上虞区、柯桥区、越城区、新昌县、诸暨市)

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

荆州市(松滋市、沙市区、洪湖市、公安县、荆州区、江陵县、石首市、监利市)

　　国内大模型“六小虎”的第一个IPO，有了苗头。

　　近日，智谱AI已提交IPO辅导备案，正式向中国证监会北京证监局提交上市辅导备案，由中金公司担任辅导机构，最快2026年登陆A股。

　　这一动作使其成为国内大模型领域首家启动上市进程的企业。

　　两年时间过去，行业格局正面临大厂生态挤压和资本退潮的双重挑战。曾被资本集中关注的“大模型六小虎”发展分化明显，部分企业已开始战略收缩或转型垂直领域。

　　发展进入新阶段

　　大模型最受资本热捧的几年，包括智谱在内的“六小虎”，被投资人踏破了门槛。“我们意识到的时候，已经不是进入‘六小虎’的最佳时间，大家都铆足了劲儿要分一杯羹。”一家聚焦于科技创新领域投资的机构合伙人告诉21世纪经济报道记者，AI是近年来难得一见的热门领域，想象空间足够大。

　　不过，随着资本热度逐渐转向理性，“六小虎”的融资节奏与全行业一起发生了回落。

　　Kimi曾经的风头逐渐被掩盖，市场开始反思AI创企做通用大模型训练的必要性。2024年底，市场消息显示，“六小虎”里的其中两家已经放弃大模型预训练。

　　在这种背景下，智谱的融资路径侧面反映出，其已经进入产业化落地阶段。

　　今年3月，智谱先后与杭州、珠海、四川、上海等地达成战略合作，累计获得地方国资投资超18亿元。战略合作内容围绕大模型技术研发、城市智能化升级及产业生态构建展开。

　　杭州市城投产业基金与上城资本联合注资10亿元，推动智谱成立浙江智谱新篇科技有限公司，目标聚焦GLM基座大模型的技术迭代与长三角产业应用。

　　据智谱方面披露，智谱GLM系列大模型已在金融、医疗、教育等多个行业得到广泛应用，与地方国资深入合作，意在以大模型带动全产业链生态智能化发展。

　　珠海华发集团战略投资智谱5亿元，支持智谱开发城市级大模型应用“GLM珠海华发空间”，重点落地智能政务、跨设备操作等场景。据了解，智谱与珠海华发集团的合作会包括AI垂直场景拓展、算力建设和应用、AI产业生态打造、AI研究院建设等方面。

　　成都高新区投资3亿元，与智谱联合推出省级基座模型“智谱诸葛大模型”，涵盖文旅、民生、政务、教育、金融场景，该模型计划5年内服务超1000家企业，目标推动区域产业智能化转型。据了解，区别于普通的Chatbot，诸葛大模型在回答政策、民生、消费等问题时，“已读乱回”或“答非所问”的幻觉几率被降到最低，提供的服务更加可信、可靠。同时，基于国产GLM预训练架构实现包括底层算子、训练框架到应用层等核心模块的自主可控。

　　在大模型技术浪潮下，地方政府面临地方产业智能化升级的迫切需求，但地方引入大模型并非简单接入Chatbot，对数据安全、算法安全、模型安全都有严苛的技术标准，同时要保证大模型系统的稳定性和低幻觉，要满足部署、微调、增训等应用需求。

　　智谱GLM大模型团队在大模型安全可控、无幻觉方面比较突出，比如，通过对齐机器与人类意图优化推理规划来进一步减少幻觉、构建AI风险缓解和解决机制的明确流程。

　　据Vectara在2025年2月发布的大模型幻觉评测榜单，GLM是国产大模型中幻觉率最低的模型，仅为1.3%。

　　尤其目前大模型幻觉问题被诟病严重，智谱的自主可控和低幻觉率，形成了差异化优势。“产业落地不需要通用大模型，需要的是能解决问题的大模型，智谱和地方国资的合作，和百川智能转向医疗大模型、零一万物侧重B端服务，都是‘六小虎’找出来的生存路子。”快思慢想研究院院长、原商汤智能产业研究创始院长田丰认为。

　　智能体成关键变量

　　若将地方合作视为外部助力，智谱的技术布局则是其冲击IPO的核心筹码。

　　从2023年下半年开始，智谱就在很多场合强调，做中国的ChatGPT远非公司的目标。AIAgent和开源，成了智谱有别于同类公司的两个关键词。

　　2024年10月，智谱的AutoGLM爆火，主打“国产AI接管手机、电脑”，相关概念股大涨，部分个股连拉7个涨停板。

　　所谓AutoGLM，是指Agent接收人类简单语音指令，自动执行手机端复杂任务，任务执行过程中可以持续与用户进行交互反馈。

　　这也是国内最早的AIAgent实践，比今年的Manus早了半年。

　　当年11月末，智谱进一步更新了AIAgent系列功能，主打AI接管手机的AutoGLM，已经可以实现跨APP、跨设备、长流程的复杂步骤。

　　相较于“六小龙”中部分企业仍以对话交互为主，智谱押注的AIAgent被认为是通往AGI的2.0路径，毕竟，大模型本身不能直接起作用，需要与世界产生连接与互动。

　　刚刚过去的3月，智谱在中关村论坛期间，发布集深度研究和操作执行于一体的Agent，推动AIAgent进入“边想边干”阶段。

　　AutoGLM沉思的技术演进路径包括：GLM-4基座模型—GLM-Z1推理模型—GLM-Z1-Rumination沉思模型—AutoGLM模型。其中核心链路的模型和技术，智谱已经于4月15日正式开源。

　　其最新开源的32B/9B系列GLM模型，包含基座、推理、沉思模型，遵循宽松的MITLicense，完全开源，不限制商用，无需申请。

　　目前，智谱开源模型系列ChatGLM等50余款模型，全球累计下载量超过3000万、累计获超15万GitHub星标。

　　不过，开源生态的长期价值仍待验证——如何避免技术外溢削弱商业变现能力，是智谱需要权衡的难题。

　　智谱在技术层面的另一优势在于成本与可靠性。通过模型量化与架构优化，智谱将推理成本降至行业均值的1/10，同时将幻觉率控制在1.3%，在政务、医疗等对准确性要求严苛的领域形成了一定壁垒。此外，其AGI研发路径覆盖从预训练模型到自我认知的全阶段，为长期技术迭代保留了可能性。

　　智谱的IPO进程，标志着国内大模型赛道进入资本化新阶段。其与地方国资的合作模式以及“智能体”布局，在大模型商业化与生态建设方面，有一定的参考意义。

　　2025年被称为“AIAgent元年”“AI落地应用元年”，大模型企业的关注度已经从追求参数规模上抽离出来，更加重视垂直场景的适配能力。但智能体从概念到落地的关键跃迁，刚刚打开了一个切口，如同人形机器人一样，泛化能力仍然需要验证。