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全国服务区域：
鹤壁市(浚县、淇县、淇滨区、鹤山区、山城区)
镇江市(句容市、润州区、丹徒区、京口区、丹阳市、扬中市)
黄山市(黄山区、徽州区、屯溪区、祁门县、歙县、休宁县、黟县)
攀枝花市(米易县、东区、西区、仁和区、盐边县)
淮安市(洪泽区、金湖县、清江浦区、盱眙县、涟水县、淮阴区、淮安区)
台州市(黄岩区、路桥区、临海市、天台县、温岭市、椒江区、仙居县、玉环市、三门县)
焦作市(山阳区、武陟县、解放区、温县、孟州市、中站区、修武县、马村区、沁阳市、博爱县)
海口市(龙华区、秀英区、美兰区、琼山区)
衡阳市(耒阳市、衡阳县、珠晖区、衡东县、衡南县、祁东县、雁峰区、蒸湘区、石鼓区、衡山县、常宁市、南岳区)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼中旗)
佳木斯市(郊区、桦南县、前进区、汤原县、抚远市、东风区、同江市、富锦市、向阳区、桦川县)
青岛市(市南区、城阳区、黄岛区、莱西市、即墨区、市北区、平度市、胶州市、李沧区、崂山区)
邢台市(柏乡县、广宗县、平乡县、南和区、内丘县、宁晋县、临西县、襄都区、威县、临城县、任泽区、沙河市、巨鹿县、新河县、隆尧县、南宫市、清河县、信都区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
贵港市(港北区、平南县、桂平市、港南区、覃塘区)
伊春市(铁力市、南岔县、友好区、伊美区、金林区、嘉荫县、乌翠区、丰林县、汤旺县、大箐山县)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
嘉峪关市
汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)
张家界市(桑植县、永定区、武陵源区、慈利县)
松原市(扶余市、长岭县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)
宿州市(灵璧县、泗县、砀山县、萧县、埇桥区)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
张家口市(崇礼区、涿鹿县、沽源县、怀安县、万全区、桥东区、蔚县、桥西区、宣化区、怀来县、下花园区、尚义县、赤城县、张北县、阳原县、康保县)
鹤岗市(工农区、东山区、兴安区、萝北县、南山区、绥滨县、兴山区、向阳区)
马鞍山市(和县、博望区、花山区、当涂县、含山县、雨山区)
五指山市(澄迈县、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、临高县、万宁市、文昌市、东方市、屯昌县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、定安县、琼海市)
黔西南布依族苗族自治州(普安县、安龙县、兴义市、望谟县、兴仁市、贞丰县、册亨县、晴隆县)
三亚市(吉阳区、天涯区、崖州区、海棠区)
昌都市(左贡县、芒康县、卡若区、类乌齐县、丁青县、边坝县、八宿县、江达县、洛隆县、贡觉县、察雅县)
吉安市(永新县、吉安县、遂川县、新干县、峡江县、安福县、永丰县、吉州区、万安县、吉水县、井冈山市、青原区、泰和县)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、头屯河区、米东区、沙依巴克区、水磨沟区、新市区、天山区、达坂城区)
张掖市(肃南裕固族自治县、高台县、甘州区、山丹县、临泽县、民乐县)
威海市(荣成市、环翠区、乳山市、文登区)
南京市(建邺区、鼓楼区、浦口区、六合区、高淳区、栖霞区、雨花台区、溧水区、秦淮区、玄武区、江宁区)
东营市(垦利区、东营区、河口区、广饶县、利津县)
苏州市(常熟市、吴中区、相城区、昆山市、虎丘区、姑苏区、张家港市、太仓市、吴江区)
蚌埠市(淮上区、固镇县、龙子湖区、五河县、怀远县、蚌山区、禹会区)
沈阳市(皇姑区、法库县、和平区、康平县、苏家屯区、铁西区、于洪区、新民市、大东区、辽中区、沈河区、浑南区、沈北新区)
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桂林市(灌阳县、叠彩区、全州县、阳朔县、象山区、秀峰区、资源县、七星区、荔浦市、龙胜各族自治县、兴安县、临桂区、雁山区、灵川县、恭城瑶族自治县、永福县、平乐县)
新疆维吾尔自治区
雅安市(名山区、宝兴县、荥经县、雨城区、天全县、汉源县、石棉县、芦山县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县、福贡县)
黄冈市(团风县、黄梅县、麻城市、黄州区、英山县、武穴市、浠水县、蕲春县、罗田县、红安县)
内江市(市中区、隆昌市、威远县、东兴区、资中县)
遵义市(正安县、汇川区、湄潭县、桐梓县、凤冈县、绥阳县、红花岗区、仁怀市、赤水市、道真仡佬族苗族自治县、习水县、余庆县、播州区、务川仡佬族苗族自治县)
梧州市(苍梧县、岑溪市、龙圩区、藤县、万秀区、长洲区、蒙山县)
牡丹江市(西安区、东宁市、阳明区、宁安市、海林市、林口县、东安区、绥芬河市、爱民区、穆棱市)
许昌市(魏都区、襄城县、建安区、鄢陵县、长葛市、禹州市)
铜陵市(枞阳县、义安区、郊区、铜官区)
拉萨市(达孜区、曲水县、当雄县、尼木县、堆龙德庆区、城关区、林周县、墨竹工卡县)
六安市(霍山县、叶集区、金寨县、裕安区、金安区、霍邱县、舒城县)
重庆市(秀山土家族苗族自治县、梁平区、北碚区、铜梁区、云阳县、彭水苗族土家族自治县、九龙坡区、涪陵区、潼南区、荣昌区、南川区、奉节县、南岸区、万州区、垫江县、巴南区、长寿区、渝中区、沙坪坝区、武隆区、酉阳土家族苗族自治县、渝北区、丰都县、石柱土家族自治县、开州区、綦江区、永川区、忠县、合川区、巫溪县、巫山县、江津区、城口县、黔江区、大足区、大渡口区、璧山区、江北区)
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大连市(沙河口区、长海县、金州区、瓦房店市、普兰店区、中山区、旅顺口区、西岗区、庄河市、甘井子区)
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。
新闻结尾
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