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沈阳市(大东区、和平区、沈北新区、辽中区、于洪区、皇姑区、铁西区、法库县、苏家屯区、康平县、沈河区、新民市、浑南区)

香港特别行政区

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、杭锦后旗、乌拉特前旗、临河区、乌拉特后旗、磴口县、五原县)

柳州市(融安县、柳城县、鱼峰区、柳南区、鹿寨县、融水苗族自治县、城中区、三江侗族自治县、柳北区、柳江区)  驻马店市(驿城区、泌阳县、西平县、遂平县、新蔡县、平舆县、上蔡县、确山县、正阳县、汝南县)

广州市(增城区、白云区、荔湾区、番禺区、海珠区、天河区、越秀区、花都区、从化区、黄埔区、南沙区)

阜新市(阜新蒙古族自治县、太平区、清河门区、新邱区、彰武县、海州区、细河区)

阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、金川县、九寨沟县、红原县、阿坝县、黑水县、壤塘县、茂县、若尔盖县、汶川县、理县、小金县、松潘县)海口市(琼山区、美兰区、龙华区、秀英区)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)  常州市(新北区、溧阳市、钟楼区、武进区、天宁区、金坛区)

阳泉市(矿区、郊区、盂县、平定县、城区)

淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)

玉林市(博白县、兴业县、陆川县、福绵区、玉州区、北流市、容县)

阜阳市(阜南县、颍东区、太和县、颍州区、临泉县、颍上县、界首市、颍泉区)

吴忠市(同心县、红寺堡区、盐池县、利通区、青铜峡市)

日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)

克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、乌尔禾区、白碱滩区)

六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)

忻州市(忻府区、偏关县、五台县、原平市、宁武县、五寨县、繁峙县、定襄县、岢岚县、代县、静乐县、保德县、河曲县、神池县)

澳门特别行政区

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

淄博市(淄川区、周村区、沂源县、高青县、博山区、临淄区、桓台县、张店区)

三亚市(崖州区、天涯区、吉阳区、海棠区)

玉树藏族自治州(称多县、治多县、杂多县、玉树市、曲麻莱县、囊谦县)

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

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

绍兴市(上虞区、越城区、诸暨市、新昌县、嵊州市、柯桥区)

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

三沙市(西沙区、南沙区)

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邯郸市(永年区、武安市、广平县、成安县、涉县、大名县、丛台区、馆陶县、峰峰矿区、魏县、临漳县、曲周县、鸡泽县、肥乡区、邯山区、复兴区、邱县、磁县)

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

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

眉山市(东坡区、青神县、彭山区、仁寿县、洪雅县、丹棱县)  潍坊市(安丘市、寿光市、青州市、临朐县、奎文区、潍城区、昌邑市、昌乐县、寒亭区、高密市、坊子区、诸城市)

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

白银市(平川区、靖远县、会宁县、景泰县、白银区)

六安市(裕安区、霍山县、叶集区、金安区、舒城县、金寨县、霍邱县)株洲市(芦淞区、茶陵县、渌口区、石峰区、荷塘区、攸县、天元区、炎陵县、醴陵市)

嘉峪关市  丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县)

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

泰州市(泰兴市、高港区、靖江市、海陵区、姜堰区、兴化市)

长治市(襄垣县、潞城区、武乡县、长子县、上党区、屯留区、壶关县、潞州区、平顺县、黎城县、沁县、沁源县)鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

延边朝鲜族自治州(龙井市、和龙市、汪清县、延吉市、敦化市、珲春市、安图县、图们市)

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

丹东市(振安区、凤城市、东港市、宽甸满族自治县、振兴区、元宝区)

濮阳市(台前县、濮阳县、南乐县、华龙区、清丰县、范县)

鹤岗市(工农区、兴安区、萝北县、向阳区、南山区、兴山区、绥滨县、东山区)

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

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

滨州市(阳信县、惠民县、沾化区、滨城区、博兴县、无棣县、邹平市)

朔州市(平鲁区、怀仁市、应县、山阴县、右玉县、朔城区)

南通市(通州区、崇川区、如皋市、海安市、启东市、海门区、如东县)

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

唐山市(遵化市、玉田县、丰南区、乐亭县、滦南县、丰润区、开平区、迁安市、滦州市、古冶区、曹妃甸区、路北区、迁西县、路南区)

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

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

佛山市(三水区、南海区、禅城区、高明区、顺德区)

汕头市(潮南区、澄海区、金平区、龙湖区、南澳县、濠江区、潮阳区)

　　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。