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鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

阿里地区(札达县、措勤县、日土县、改则县、普兰县、革吉县、噶尔县)

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

肇庆市(四会市、封开县、德庆县、鼎湖区、高要区、怀集县、端州区、广宁县)  青岛市(市南区、平度市、城阳区、市北区、黄岛区、即墨区、莱西市、李沧区、胶州市、崂山区)

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

朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、建平县、北票市、龙城区、凌源市、双塔区)

宝鸡市(岐山县、陇县、扶风县、渭滨区、陈仓区、凤县、凤翔区、眉县、太白县、麟游县、金台区、千阳县)伊犁哈萨克自治州(伊宁县、尼勒克县、新源县、伊宁市、昭苏县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、霍城县、特克斯县、巩留县)

承德市(宽城满族自治县、双滦区、围场满族蒙古族自治县、平泉市、兴隆县、承德县、丰宁满族自治县、双桥区、滦平县、鹰手营子矿区、隆化县)  揭阳市(榕城区、揭东区、惠来县、普宁市、揭西县)

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

天水市(甘谷县、麦积区、清水县、秦州区、武山县、张家川回族自治县、秦安县)

那曲市(嘉黎县、申扎县、比如县、索县、双湖县、尼玛县、色尼区、安多县、巴青县、班戈县、聂荣县)

德阳市(广汉市、旌阳区、什邡市、绵竹市、罗江区、中江县)

江门市(恩平市、新会区、鹤山市、台山市、江海区、蓬江区、开平市)

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

驻马店市(正阳县、汝南县、驿城区、西平县、遂平县、确山县、泌阳县、新蔡县、上蔡县、平舆县)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

儋州市

兰州市(西固区、城关区、七里河区、安宁区、皋兰县、榆中县、永登县、红古区)

安阳市(安阳县、北关区、殷都区、滑县、林州市、内黄县、汤阴县、文峰区、龙安区)

泰安市(肥城市、东平县、宁阳县、新泰市、岱岳区、泰山区)

固原市(西吉县、彭阳县、隆德县、原州区、泾源县)

南通市(海安市、启东市、如东县、通州区、海门区、如皋市、崇川区)

云浮市(新兴县、云安区、罗定市、云城区、郁南县)

白银市(白银区、靖远县、会宁县、景泰县、平川区)

白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市、靖宇县、江源区、抚松县)

蚌埠市(龙子湖区、禹会区、淮上区、五河县、蚌山区、怀远县、固镇县)

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

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

德宏傣族景颇族自治州(梁河县、瑞丽市、芒市、陇川县、盈江县)

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

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

普洱市(景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县)

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

邢台市(广宗县、南宫市、南和区、宁晋县、威县、任泽区、清河县、内丘县、巨鹿县、临西县、襄都区、隆尧县、平乡县、信都区、柏乡县、新河县、临城县、沙河市)安康市(平利县、岚皋县、宁陕县、旬阳市、镇坪县、紫阳县、白河县、石泉县、汉阴县、汉滨区)

阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)  安顺市(普定县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县)

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

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

海南藏族自治州(贵德县、贵南县、共和县、兴海县、同德县)呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、扎赉诺尔区、扎兰屯市、根河市、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、海拉尔区、新巴尔虎左旗、阿荣旗、牙克石市、满洲里市)

鹤岗市(南山区、绥滨县、兴山区、向阳区、工农区、东山区、萝北县、兴安区)

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

滨州市(邹平市、无棣县、阳信县、惠民县、滨城区、博兴县、沾化区)

贺州市(昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、钟山县、八步区)

株洲市(石峰区、醴陵市、芦淞区、炎陵县、茶陵县、渌口区、天元区、荷塘区、攸县)

葫芦岛市(龙港区、绥中县、兴城市、连山区、建昌县、南票区)

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

济源市

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

黄石市(西塞山区、黄石港区、阳新县、铁山区、下陆区、大冶市)

吴忠市(利通区、红寺堡区、同心县、盐池县、青铜峡市)

景德镇市(珠山区、乐平市、浮梁县、昌江区)

东莞市

黄山市(黟县、屯溪区、歙县、黄山区、徽州区、休宁县、祁门县)

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

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

　　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。