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德阳市(什邡市、罗江区、绵竹市、广汉市、中江县、旌阳区)

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

沈阳市(铁西区、大东区、沈北新区、于洪区、沈河区、新民市、辽中区、法库县、苏家屯区、和平区、康平县、浑南区、皇姑区)

黄石市(大冶市、铁山区、西塞山区、阳新县、下陆区、黄石港区)  南平市(政和县、建瓯市、浦城县、光泽县、延平区、顺昌县、建阳区、武夷山市、松溪县、邵武市)

荆州市(荆州区、公安县、江陵县、沙市区、松滋市、洪湖市、石首市、监利市)

广元市(剑阁县、昭化区、旺苍县、利州区、朝天区、苍溪县、青川县)

安康市(岚皋县、紫阳县、平利县、镇坪县、汉阴县、宁陕县、旬阳市、汉滨区、石泉县、白河县)

开封市(禹王台区、顺河回族区、杞县、尉氏县、祥符区、鼓楼区、通许县、龙亭区、兰考县)  来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、象州县、兴宾区)

焦作市(修武县、中站区、沁阳市、解放区、温县、山阳区、孟州市、武陟县、博爱县、马村区)

龙岩市(新罗区、长汀县、永定区、上杭县、漳平市、连城县、武平县)

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

梅州市(平远县、大埔县、蕉岭县、兴宁市、五华县、梅县区、梅江区、丰顺县)

南通市(通州区、如皋市、崇川区、海安市、如东县、海门区、启东市)

黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、剑河县、雷山县、榕江县、黎平县、镇远县、台江县、从江县、锦屏县、天柱县、施秉县、丹寨县、麻江县、三穗县、黄平县、凯里市)

毕节市(黔西市、纳雍县、金沙县、织金县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、七星关区)

九江市(共青城市、永修县、彭泽县、濂溪区、德安县、瑞昌市、都昌县、修水县、浔阳区、武宁县、湖口县、庐山市、柴桑区)

惠州市(龙门县、惠阳区、惠东县、博罗县、惠城区)

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

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

泰州市(高港区、姜堰区、兴化市、靖江市、海陵区、泰兴市)

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

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

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

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

锡林郭勒盟(镶黄旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、正蓝旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、二连浩特市)

咸宁市(崇阳县、咸安区、赤壁市、通城县、嘉鱼县、通山县)

自贡市(自流井区、大安区、贡井区、荣县、富顺县、沿滩区)

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

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

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)

汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)  百色市(右江区、田东县、凌云县、乐业县、平果市、西林县、那坡县、德保县、靖西市、田林县、隆林各族自治县、田阳区)

白银市(平川区、会宁县、白银区、靖远县、景泰县)

安庆市(大观区、潜山市、望江县、桐城市、岳西县、宜秀区、迎江区、怀宁县、太湖县、宿松县)

衢州市(衢江区、开化县、柯城区、常山县、龙游县、江山市)南阳市(唐河县、淅川县、社旗县、邓州市、宛城区、南召县、桐柏县、方城县、内乡县、卧龙区、新野县、镇平县、西峡县)

商洛市(丹凤县、镇安县、商南县、洛南县、商州区、山阳县、柞水县)  阿里地区(普兰县、革吉县、改则县、札达县、噶尔县、措勤县、日土县)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

平凉市(静宁县、灵台县、庄浪县、崆峒区、泾川县、崇信县、华亭市)

贵阳市(修文县、清镇市、白云区、息烽县、云岩区、花溪区、观山湖区、南明区、开阳县、乌当区)东营市(河口区、东营区、垦利区、广饶县、利津县)

亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)

邢台市(隆尧县、内丘县、清河县、柏乡县、临城县、信都区、宁晋县、新河县、巨鹿县、威县、平乡县、襄都区、南和区、任泽区、临西县、沙河市、广宗县、南宫市)

济源市

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、阿拉山口市、精河县)

贵港市(港北区、覃塘区、平南县、港南区、桂平市)

丹东市(凤城市、振安区、元宝区、振兴区、东港市、宽甸满族自治县)

吴忠市(盐池县、同心县、红寺堡区、青铜峡市、利通区)

金华市(磐安县、永康市、金东区、武义县、义乌市、浦江县、兰溪市、婺城区、东阳市)

扬州市(江都区、宝应县、仪征市、高邮市、邗江区、广陵区)

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

孝感市(孝昌县、应城市、汉川市、大悟县、孝南区、云梦县、安陆市)

茂名市(茂南区、信宜市、高州市、化州市、电白区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、特克斯县、巩留县、新源县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、昭苏县、奎屯市、伊宁市、伊宁县)

阜阳市(界首市、颍泉区、颍上县、颍州区、太和县、阜南县、颍东区、临泉县)

佛山市(顺德区、禅城区、南海区、高明区、三水区)

　　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。