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濮阳市(清丰县、南乐县、华龙区、台前县、范县、濮阳县)

永州市(江永县、东安县、祁阳市、零陵区、冷水滩区、双牌县、宁远县、新田县、江华瑶族自治县、蓝山县、道县)

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

枣庄市(市中区、滕州市、峄城区、台儿庄区、山亭区、薛城区)  张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)

亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)

延边朝鲜族自治州(汪清县、珲春市、和龙市、安图县、图们市、龙井市、敦化市、延吉市)

佛山市(顺德区、南海区、高明区、禅城区、三水区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)  河源市(紫金县、源城区、龙川县、和平县、东源县、连平县)

盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)

香港特别行政区

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

铜仁市(思南县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、德江县、玉屏侗族自治县、江口县、沿河土家族自治县、万山区、碧江区、石阡县)

呼和浩特市(玉泉区、和林格尔县、清水河县、武川县、土默特左旗、赛罕区、托克托县、回民区、新城区)

孝感市(大悟县、孝南区、孝昌县、汉川市、安陆市、云梦县、应城市)

南京市(雨花台区、江宁区、玄武区、栖霞区、高淳区、建邺区、溧水区、六合区、浦口区、鼓楼区、秦淮区)

滨州市(惠民县、滨城区、沾化区、无棣县、邹平市、博兴县、阳信县)

乐山市(峨眉山市、沙湾区、沐川县、市中区、五通桥区、夹江县、井研县、马边彝族自治县、金口河区、犍为县、峨边彝族自治县)

广州市(海珠区、番禺区、从化区、荔湾区、天河区、黄埔区、越秀区、白云区、增城区、南沙区、花都区)

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

咸宁市(嘉鱼县、崇阳县、通城县、咸安区、通山县、赤壁市)

白城市(大安市、洮北区、通榆县、洮南市、镇赉县)

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

广元市(朝天区、利州区、青川县、昭化区、苍溪县、剑阁县、旺苍县)

临汾市(古县、大宁县、曲沃县、汾西县、襄汾县、乡宁县、永和县、尧都区、侯马市、翼城县、浮山县、隰县、蒲县、安泽县、霍州市、吉县、洪洞县)

达州市(渠县、大竹县、宣汉县、万源市、开江县、达川区、通川区)

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

芜湖市(无为市、湾沚区、南陵县、弋江区、鸠江区、繁昌区、镜湖区)

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

铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)

儋州市

鄂尔多斯市(东胜区、鄂托克前旗、杭锦旗、乌审旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、康巴什区、达拉特旗、鄂托克旗)  沧州市(黄骅市、盐山县、青县、泊头市、新华区、孟村回族自治县、沧县、东光县、任丘市、运河区、河间市、南皮县、献县、海兴县、吴桥县、肃宁县)

梅州市(丰顺县、大埔县、兴宁市、蕉岭县、梅江区、梅县区、平远县、五华县)

西藏自治区

十堰市(竹山县、竹溪县、郧西县、郧阳区、张湾区、茅箭区、房县、丹江口市)吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

汕尾市(海丰县、陆丰市、城区、陆河县)  大同市(平城区、左云县、阳高县、灵丘县、浑源县、天镇县、广灵县、云州区、云冈区、新荣区)

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

锦州市(黑山县、凌河区、太和区、北镇市、凌海市、古塔区、义县)

郴州市(嘉禾县、宜章县、安仁县、桂阳县、资兴市、北湖区、永兴县、苏仙区、临武县、汝城县、桂东县)庆阳市(华池县、环县、庆城县、正宁县、宁县、镇原县、西峰区、合水县)

临夏回族自治州(康乐县、广河县、临夏县、永靖县、东乡族自治县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县)

南平市(武夷山市、浦城县、光泽县、建瓯市、顺昌县、政和县、邵武市、延平区、建阳区、松溪县)

日照市(五莲县、莒县、东港区、岚山区)

绍兴市(越城区、嵊州市、诸暨市、新昌县、上虞区、柯桥区)

淮南市(田家庵区、潘集区、八公山区、大通区、谢家集区、凤台县、寿县)

郑州市(新郑市、管城回族区、荥阳市、新密市、中原区、登封市、二七区、中牟县、金水区、巩义市、上街区、惠济区)

来宾市(兴宾区、金秀瑶族自治县、武宣县、象州县、忻城县、合山市)

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

崇左市(天等县、凭祥市、扶绥县、龙州县、大新县、宁明县、江州区)

通化市(二道江区、辉南县、梅河口市、东昌区、通化县、柳河县、集安市)

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

商洛市(丹凤县、洛南县、商州区、商南县、山阳县、镇安县、柞水县)

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、晴隆县、贞丰县、普安县、兴义市、安龙县、兴仁市、册亨县)

湛江市(霞山区、遂溪县、雷州市、徐闻县、廉江市、吴川市、赤坎区、坡头区、麻章区)

廊坊市(永清县、广阳区、固安县、霸州市、文安县、安次区、大厂回族自治县、香河县、大城县、三河市)

阿勒泰地区(吉木乃县、阿勒泰市、布尔津县、青河县、富蕴县、福海县、哈巴河县)

　　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。