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武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)

泰州市(姜堰区、靖江市、海陵区、高港区、泰兴市、兴化市)

丽江市(古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县)

五指山市(屯昌县、白沙黎族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、文昌市、昌江黎族自治县、万宁市、东方市、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、临高县、澄迈县、定安县)  德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、陇川县、梁河县、盈江县)

三门峡市(渑池县、陕州区、灵宝市、湖滨区、卢氏县、义马市)

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

宿州市(灵璧县、泗县、砀山县、萧县、埇桥区)

贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、八步区)  大庆市(大同区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、萨尔图区、红岗区、龙凤区、肇源县、让胡路区)

咸阳市(淳化县、旬邑县、永寿县、彬州市、杨陵区、礼泉县、武功县、三原县、兴平市、乾县、泾阳县、长武县、渭城区、秦都区)

遂宁市(大英县、射洪市、船山区、蓬溪县、安居区)

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

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

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

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

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

巴中市(通江县、巴州区、平昌县、南江县、恩阳区)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县、泽库县)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

揭阳市(普宁市、惠来县、榕城区、揭西县、揭东区)

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

厦门市(思明区、湖里区、同安区、翔安区、海沧区、集美区)

邵阳市(新宁县、新邵县、大祥区、北塔区、武冈市、双清区、绥宁县、隆回县、洞口县、邵阳县、邵东市、城步苗族自治县)

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

赤峰市(林西县、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、红山区、巴林右旗、宁城县、元宝山区、喀喇沁旗、巴林左旗、克什克腾旗、松山区、翁牛特旗)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、西秀区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区)

红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、泸西县、石屏县、蒙自市、个旧市、红河县、弥勒市、建水县、元阳县、屏边苗族自治县)

梧州市(蒙山县、岑溪市、长洲区、万秀区、苍梧县、藤县、龙圩区)

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

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

广安市(武胜县、华蓥市、邻水县、岳池县、前锋区、广安区)

黑河市(嫩江市、孙吴县、北安市、五大连池市、逊克县、爱辉区)  嘉峪关市

攀枝花市(仁和区、米易县、东区、盐边县、西区)

滨州市(无棣县、沾化区、邹平市、阳信县、博兴县、滨城区、惠民县)

抚顺市(东洲区、抚顺县、清原满族自治县、新宾满族自治县、顺城区、新抚区、望花区)张掖市(甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县、民乐县、临泽县、高台县)

呼和浩特市(赛罕区、回民区、托克托县、玉泉区、土默特左旗、武川县、清水河县、新城区、和林格尔县)  岳阳市(云溪区、汨罗市、平江县、临湘市、岳阳楼区、湘阴县、华容县、君山区、岳阳县)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、格尔木市、茫崖市、乌兰县、天峻县)

贵港市(覃塘区、港南区、桂平市、港北区、平南县)

辽源市(东丰县、东辽县、西安区、龙山区)吉林市(丰满区、蛟河市、磐石市、船营区、昌邑区、桦甸市、永吉县、舒兰市、龙潭区)

海口市(琼山区、美兰区、秀英区、龙华区)

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

自贡市(自流井区、沿滩区、贡井区、大安区、荣县、富顺县)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

内江市(市中区、隆昌市、威远县、资中县、东兴区)

滁州市(南谯区、凤阳县、全椒县、琅琊区、定远县、来安县、天长市、明光市)

葫芦岛市(绥中县、南票区、龙港区、建昌县、连山区、兴城市)

六安市(金寨县、霍邱县、叶集区、舒城县、霍山县、金安区、裕安区)

阳江市(阳春市、江城区、阳东区、阳西县)

宿迁市(泗洪县、泗阳县、宿豫区、宿城区、沭阳县)

中山市

兰州市(城关区、红古区、七里河区、皋兰县、榆中县、永登县、安宁区、西固区)

濮阳市(清丰县、濮阳县、华龙区、范县、南乐县、台前县)

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

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)

杭州市(建德市、临平区、临安区、上城区、滨江区、钱塘区、余杭区、西湖区、桐庐县、萧山区、淳安县、拱墅区、富阳区)

　　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。