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

天水市(秦安县、甘谷县、麦积区、秦州区、武山县、张家川回族自治县、清水县)

湖州市(长兴县、安吉县、南浔区、德清县、吴兴区)

淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)  资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

内江市(隆昌市、市中区、威远县、资中县、东兴区)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

韶关市(乳源瑶族自治县、浈江区、武江区、新丰县、始兴县、仁化县、曲江区、乐昌市、南雄市、翁源县)

雅安市(宝兴县、名山区、石棉县、天全县、汉源县、雨城区、芦山县、荥经县)  海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)

永州市(零陵区、新田县、蓝山县、祁阳市、江华瑶族自治县、双牌县、东安县、冷水滩区、道县、江永县、宁远县)

包头市(石拐区、固阳县、土默特右旗、东河区、青山区、昆都仑区、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、九原区)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

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

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

银川市(永宁县、贺兰县、西夏区、兴庆区、灵武市、金凤区)

巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、库尔勒市、轮台县、尉犁县、焉耆回族自治县、若羌县、且末县、和静县、博湖县)

石河子市(昆玉市、图木舒克市、阿拉尔市、白杨市、胡杨河市、北屯市、双河市、铁门关市、新星市、可克达拉市、五家渠市)

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

凉山彝族自治州(美姑县、木里藏族自治县、会东县、金阳县、西昌市、会理市、冕宁县、越西县、盐源县、普格县、布拖县、甘洛县、昭觉县、喜德县、雷波县、宁南县、德昌县)

拉萨市(墨竹工卡县、达孜区、当雄县、堆龙德庆区、林周县、城关区、曲水县、尼木县)

乌鲁木齐市(米东区、新市区、天山区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、达坂城区、水磨沟区、头屯河区)

盐城市(亭湖区、建湖县、响水县、盐都区、大丰区、滨海县、阜宁县、射阳县、东台市)

汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)

齐齐哈尔市(依安县、昂昂溪区、铁锋区、龙江县、龙沙区、克山县、碾子山区、建华区、富裕县、甘南县、拜泉县、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、讷河市、克东县、泰来县)

东莞市

太原市(古交市、迎泽区、娄烦县、尖草坪区、阳曲县、清徐县、小店区、万柏林区、晋源区、杏花岭区)

文山壮族苗族自治州(砚山县、丘北县、麻栗坡县、广南县、马关县、文山市、富宁县、西畴县)

营口市(大石桥市、盖州市、站前区、鲅鱼圈区、西市区、老边区)

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黄冈市(浠水县、蕲春县、英山县、团风县、麻城市、黄州区、罗田县、武穴市、红安县、黄梅县)

丹东市(振安区、宽甸满族自治县、凤城市、东港市、振兴区、元宝区)

衢州市(常山县、柯城区、开化县、衢江区、江山市、龙游县)

哈尔滨市(依兰县、阿城区、呼兰区、香坊区、宾县、道里区、五常市、尚志市、木兰县、双城区、平房区、道外区、松北区、南岗区、巴彦县、方正县、延寿县、通河县)  蚌埠市(怀远县、禹会区、五河县、淮上区、固镇县、龙子湖区、蚌山区)

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

枣庄市(峄城区、台儿庄区、滕州市、市中区、薛城区、山亭区)

遂宁市(安居区、船山区、大英县、蓬溪县、射洪市)衡水市(景县、安平县、深州市、武强县、冀州区、饶阳县、武邑县、枣强县、故城县、桃城区、阜城县)

亳州市(谯城区、利辛县、蒙城县、涡阳县)  绥化市(绥棱县、北林区、明水县、庆安县、肇东市、海伦市、兰西县、望奎县、安达市、青冈县)

秦皇岛市(昌黎县、卢龙县、山海关区、青龙满族自治县、抚宁区、海港区、北戴河区)

大理白族自治州(南涧彝族自治县、宾川县、弥渡县、洱源县、永平县、云龙县、鹤庆县、大理市、剑川县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、祥云县)

三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)九江市(彭泽县、瑞昌市、柴桑区、德安县、修水县、濂溪区、永修县、湖口县、共青城市、武宁县、庐山市、浔阳区、都昌县)

益阳市(南县、资阳区、桃江县、沅江市、安化县、赫山区)

惠州市(龙门县、惠城区、博罗县、惠阳区、惠东县)

黄石市(下陆区、西塞山区、铁山区、大冶市、黄石港区、阳新县)

昆明市(晋宁区、石林彝族自治县、西山区、安宁市、嵩明县、盘龙区、呈贡区、宜良县、富民县、寻甸回族彝族自治县、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、东川区、五华区)

辽源市(龙山区、东丰县、西安区、东辽县)

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

武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)

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

濮阳市(濮阳县、台前县、华龙区、南乐县、范县、清丰县)

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

梅州市(丰顺县、大埔县、平远县、梅县区、五华县、蕉岭县、梅江区、兴宁市)

潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)

承德市(双滦区、丰宁满族自治县、双桥区、滦平县、宽城满族自治县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、承德县、兴隆县、隆化县、鹰手营子矿区)

海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、刚察县、祁连县)

铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

　　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。