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泰安市(东平县、岱岳区、新泰市、宁阳县、肥城市、泰山区)

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

自贡市(贡井区、荣县、富顺县、大安区、自流井区、沿滩区)

南阳市(方城县、宛城区、南召县、唐河县、新野县、社旗县、镇平县、淅川县、西峡县、卧龙区、桐柏县、邓州市、内乡县)  东莞市

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

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

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

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)  昌都市(察雅县、芒康县、八宿县、洛隆县、类乌齐县、边坝县、左贡县、丁青县、卡若区、贡觉县、江达县)

舟山市(普陀区、定海区、嵊泗县、岱山县)

南昌市(红谷滩区、东湖区、西湖区、青山湖区、安义县、新建区、南昌县、青云谱区、进贤县)

石家庄市(桥西区、无极县、正定县、灵寿县、赞皇县、藁城区、栾城区、辛集市、长安区、新华区、裕华区、平山县、赵县、新乐市、行唐县、鹿泉区、元氏县、井陉县、井陉矿区、高邑县、晋州市、深泽县)

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

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

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、盐池县、利通区、同心县)

清远市(连州市、清城区、英德市、佛冈县、阳山县、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、清新区)

天水市(张家川回族自治县、甘谷县、清水县、秦安县、麦积区、武山县、秦州区)

吕梁市(柳林县、离石区、临县、方山县、交口县、孝义市、汾阳市、中阳县、交城县、岚县、石楼县、文水县、兴县)

无锡市(锡山区、惠山区、宜兴市、新吴区、滨湖区、江阴市、梁溪区)

南京市(建邺区、玄武区、溧水区、栖霞区、鼓楼区、六合区、雨花台区、浦口区、江宁区、高淳区、秦淮区)

广元市(旺苍县、苍溪县、朝天区、青川县、利州区、昭化区、剑阁县)

湘潭市(湘潭县、岳塘区、韶山市、雨湖区、湘乡市)

玉林市(博白县、容县、福绵区、玉州区、陆川县、兴业县、北流市)

长治市(武乡县、壶关县、平顺县、屯留区、上党区、潞州区、黎城县、襄垣县、潞城区、沁县、长子县、沁源县)

三门峡市(湖滨区、卢氏县、渑池县、陕州区、义马市、灵宝市)

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

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

香港特别行政区

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盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)

三亚市(崖州区、吉阳区、天涯区、海棠区)

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

滨州市(阳信县、邹平市、惠民县、博兴县、沾化区、无棣县、滨城区)  六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)

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

巴中市(南江县、通江县、平昌县、巴州区、恩阳区)

兰州市(城关区、七里河区、安宁区、西固区、永登县、皋兰县、榆中县、红古区)荆州市(沙市区、洪湖市、松滋市、江陵县、监利市、公安县、荆州区、石首市)

黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、凯里市、镇远县、黄平县、从江县、天柱县、岑巩县、丹寨县、麻江县、剑河县、台江县、黎平县、榕江县、施秉县、雷山县、三穗县)  娄底市(涟源市、双峰县、冷水江市、新化县、娄星区)

嘉峪关市

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

绵阳市(江油市、盐亭县、北川羌族自治县、平武县、三台县、梓潼县、游仙区、安州区、涪城区)鸡西市(梨树区、鸡东县、虎林市、鸡冠区、城子河区、密山市、麻山区、滴道区、恒山区)

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

扬州市(江都区、宝应县、仪征市、广陵区、高邮市、邗江区)

本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、明山区、南芬区、平山区、溪湖区)

信阳市(固始县、新县、息县、平桥区、罗山县、潢川县、浉河区、淮滨县、商城县、光山县)

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

东营市(东营区、利津县、垦利区、广饶县、河口区)

双鸭山市(友谊县、集贤县、岭东区、宝山区、饶河县、宝清县、四方台区、尖山区)

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

运城市(临猗县、万荣县、永济市、绛县、河津市、芮城县、盐湖区、夏县、新绛县、平陆县、垣曲县、闻喜县、稷山县)

喀什地区(麦盖提县、巴楚县、英吉沙县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、泽普县、叶城县、疏附县、岳普湖县、莎车县、疏勒县)

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

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

丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县)

酒泉市(肃州区、肃北蒙古族自治县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、金塔县、玉门市)

曲靖市(陆良县、师宗县、麒麟区、罗平县、宣威市、会泽县、沾益区、马龙区、富源县)

梧州市(蒙山县、藤县、龙圩区、万秀区、岑溪市、长洲区、苍梧县)

　　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。