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嘉兴市(桐乡市、嘉善县、南湖区、海宁市、平湖市、海盐县、秀洲区)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

海南藏族自治州(共和县、贵南县、贵德县、兴海县、同德县)

吉林市(舒兰市、蛟河市、磐石市、船营区、龙潭区、昌邑区、桦甸市、丰满区、永吉县)  伊犁哈萨克自治州(霍城县、特克斯县、新源县、昭苏县、尼勒克县、伊宁县、奎屯市、巩留县、霍尔果斯市、伊宁市、察布查尔锡伯自治县)

抚州市(宜黄县、乐安县、东乡区、临川区、南丰县、南城县、崇仁县、广昌县、资溪县、黎川县、金溪县)

阳泉市(城区、郊区、盂县、矿区、平定县)

和田地区(民丰县、墨玉县、洛浦县、皮山县、和田县、策勒县、和田市、于田县)

广州市(增城区、海珠区、番禺区、从化区、黄埔区、荔湾区、白云区、天河区、南沙区、花都区、越秀区)  承德市(隆化县、双滦区、宽城满族自治县、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、滦平县、平泉市、承德县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县)

松原市(扶余市、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县)

北海市(铁山港区、海城区、合浦县、银海区)

牡丹江市(爱民区、阳明区、林口县、东宁市、东安区、海林市、穆棱市、西安区、绥芬河市、宁安市)

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

娄底市(新化县、娄星区、双峰县、冷水江市、涟源市)

西藏自治区

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

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

聊城市(莘县、阳谷县、东昌府区、高唐县、茌平区、东阿县、临清市、冠县)

泉州市(德化县、泉港区、安溪县、丰泽区、鲤城区、晋江市、金门县、永春县、石狮市、南安市、惠安县、洛江区)

林芝市(朗县、察隅县、巴宜区、米林市、波密县、墨脱县、工布江达县)

黄石市(西塞山区、铁山区、阳新县、黄石港区、下陆区、大冶市)

许昌市(襄城县、禹州市、魏都区、建安区、鄢陵县、长葛市)

宜昌市(兴山县、远安县、枝江市、当阳市、秭归县、宜都市、西陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、点军区、猇亭区、夷陵区、伍家岗区)

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

雅安市(雨城区、芦山县、汉源县、天全县、荥经县、名山区、宝兴县、石棉县)

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

德阳市(绵竹市、中江县、旌阳区、罗江区、什邡市、广汉市)

佛山市(三水区、顺德区、禅城区、高明区、南海区)

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白山市(江源区、抚松县、临江市、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县)

遵义市(正安县、桐梓县、仁怀市、赤水市、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、余庆县、湄潭县、习水县、绥阳县、汇川区、红花岗区、播州区)

西安市(蓝田县、雁塔区、长安区、未央区、临潼区、碑林区、莲湖区、阎良区、鄠邑区、灞桥区、新城区、周至县、高陵区)

兰州市(榆中县、红古区、七里河区、城关区、永登县、西固区、安宁区、皋兰县)  马鞍山市(和县、雨山区、当涂县、博望区、花山区、含山县)

铜陵市(枞阳县、铜官区、郊区、义安区)

中山市

自贡市(沿滩区、自流井区、贡井区、荣县、富顺县、大安区)开封市(尉氏县、通许县、禹王台区、兰考县、祥符区、顺河回族区、杞县、龙亭区、鼓楼区)

运城市(垣曲县、永济市、临猗县、平陆县、绛县、稷山县、夏县、芮城县、盐湖区、闻喜县、新绛县、河津市、万荣县)  绍兴市(上虞区、诸暨市、越城区、新昌县、柯桥区、嵊州市)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

威海市(荣成市、文登区、乳山市、环翠区)

渭南市(临渭区、大荔县、澄城县、蒲城县、富平县、韩城市、潼关县、合阳县、白水县、华州区、华阴市)吉安市(永丰县、吉安县、泰和县、永新县、遂川县、井冈山市、峡江县、新干县、万安县、安福县、吉水县、青原区、吉州区)

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

新乡市(红旗区、牧野区、延津县、卫滨区、凤泉区、卫辉市、原阳县、长垣市、新乡县、辉县市、获嘉县、封丘县)

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

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

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

阿里地区(日土县、革吉县、改则县、普兰县、札达县、噶尔县、措勤县)

昌吉回族自治州(呼图壁县、昌吉市、阜康市、木垒哈萨克自治县、奇台县、玛纳斯县、吉木萨尔县)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)

衡阳市(衡阳县、衡东县、石鼓区、蒸湘区、常宁市、祁东县、雁峰区、衡山县、衡南县、珠晖区、南岳区、耒阳市)

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

天水市(秦安县、张家川回族自治县、麦积区、甘谷县、秦州区、武山县、清水县)

赣州市(赣县区、定南县、于都县、章贡区、上犹县、会昌县、兴国县、龙南市、安远县、石城县、瑞金市、全南县、宁都县、大余县、崇义县、南康区、信丰县、寻乌县)

汕头市(潮南区、龙湖区、南澳县、澄海区、潮阳区、濠江区、金平区)

丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、华坪县)

连云港市(东海县、灌南县、海州区、灌云县、连云区、赣榆区)

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

　　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。