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眉山市(东坡区、丹棱县、青神县、彭山区、洪雅县、仁寿县)

衡水市(故城县、安平县、枣强县、饶阳县、武邑县、阜城县、桃城区、深州市、武强县、景县、冀州区)

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

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)  抚州市(临川区、广昌县、金溪县、资溪县、东乡区、崇仁县、黎川县、宜黄县、南城县、南丰县、乐安县)

桂林市(七星区、雁山区、灵川县、荔浦市、临桂区、秀峰区、恭城瑶族自治县、灌阳县、叠彩区、阳朔县、龙胜各族自治县、资源县、象山区、平乐县、永福县、兴安县、全州县)

德阳市(罗江区、绵竹市、什邡市、中江县、广汉市、旌阳区)

泉州市(惠安县、丰泽区、南安市、晋江市、金门县、石狮市、德化县、泉港区、永春县、洛江区、安溪县、鲤城区)

吴忠市(红寺堡区、盐池县、利通区、同心县、青铜峡市)  郑州市(巩义市、惠济区、新郑市、管城回族区、中原区、中牟县、上街区、荥阳市、金水区、登封市、二七区、新密市)

菏泽市(鄄城县、东明县、曹县、定陶区、单县、巨野县、成武县、牡丹区、郓城县)

济源市

扬州市(广陵区、邗江区、江都区、仪征市、高邮市、宝应县)

湘潭市(湘潭县、雨湖区、岳塘区、韶山市、湘乡市)

铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)

通化市(二道江区、东昌区、集安市、辉南县、柳河县、梅河口市、通化县)

三门峡市(卢氏县、陕州区、义马市、灵宝市、渑池县、湖滨区)

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

沧州市(盐山县、黄骅市、孟村回族自治县、肃宁县、沧县、任丘市、南皮县、献县、运河区、新华区、泊头市、河间市、海兴县、吴桥县、东光县、青县)

阳泉市(平定县、矿区、盂县、城区、郊区)

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

平凉市(静宁县、泾川县、崇信县、灵台县、崆峒区、庄浪县、华亭市)

芜湖市(鸠江区、无为市、弋江区、繁昌区、镜湖区、湾沚区、南陵县)

天水市(张家川回族自治县、秦安县、麦积区、秦州区、甘谷县、清水县、武山县)

梧州市(长洲区、岑溪市、蒙山县、苍梧县、万秀区、藤县、龙圩区)

玉溪市(江川区、易门县、红塔区、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、澄江市)

合肥市(肥西县、庐阳区、包河区、蜀山区、肥东县、庐江县、长丰县、瑶海区、巢湖市)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

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

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宿州市(萧县、埇桥区、砀山县、灵璧县、泗县)

鞍山市(海城市、立山区、岫岩满族自治县、台安县、千山区、铁东区、铁西区)

巴中市(南江县、平昌县、通江县、巴州区、恩阳区)

北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)  遂宁市(射洪市、蓬溪县、船山区、安居区、大英县)

黔东南苗族侗族自治州(凯里市、天柱县、从江县、施秉县、剑河县、丹寨县、镇远县、锦屏县、麻江县、雷山县、三穗县、黎平县、黄平县、榕江县、岑巩县、台江县)

安康市(岚皋县、石泉县、紫阳县、镇坪县、宁陕县、白河县、汉滨区、平利县、汉阴县、旬阳市)

郴州市(临武县、安仁县、宜章县、嘉禾县、北湖区、资兴市、桂阳县、苏仙区、桂东县、汝城县、永兴县)果洛藏族自治州(班玛县、达日县、久治县、玛多县、玛沁县、甘德县)

娄底市(冷水江市、娄星区、新化县、双峰县、涟源市)  达州市(渠县、通川区、达川区、宣汉县、大竹县、万源市、开江县)

大连市(旅顺口区、金州区、甘井子区、瓦房店市、长海县、西岗区、普兰店区、庄河市、中山区、沙河口区)

宁波市(北仑区、海曙区、宁海县、奉化区、鄞州区、江北区、象山县、镇海区、余姚市、慈溪市)

日照市(东港区、莒县、岚山区、五莲县)滁州市(来安县、南谯区、全椒县、凤阳县、定远县、天长市、琅琊区、明光市)

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

阿勒泰地区(阿勒泰市、布尔津县、青河县、哈巴河县、吉木乃县、富蕴县、福海县)

武威市(民勤县、古浪县、凉州区、天祝藏族自治县)

丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、华坪县、古城区、永胜县)

佛山市(三水区、南海区、高明区、顺德区、禅城区)

茂名市(化州市、信宜市、茂南区、高州市、电白区)

丹东市(凤城市、东港市、元宝区、宽甸满族自治县、振兴区、振安区)

内蒙古自治区

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

昌都市(类乌齐县、洛隆县、八宿县、丁青县、边坝县、芒康县、江达县、卡若区、察雅县、贡觉县、左贡县)

绍兴市(柯桥区、嵊州市、新昌县、诸暨市、越城区、上虞区)

上海市(徐汇区、浦东新区、闵行区、黄浦区、嘉定区、崇明区、金山区、虹口区、杨浦区、宝山区、松江区、静安区、长宁区、青浦区、普陀区、奉贤区)

黄石市(黄石港区、大冶市、阳新县、西塞山区、下陆区、铁山区)

宁德市(柘荣县、蕉城区、霞浦县、周宁县、寿宁县、福安市、福鼎市、古田县、屏南县)

阿里地区(革吉县、噶尔县、普兰县、改则县、日土县、措勤县、札达县)

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

　　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。