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伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、新源县、特克斯县、巩留县、昭苏县、伊宁县、伊宁市、奎屯市、霍尔果斯市、霍城县、察布查尔锡伯自治县)

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

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

三门峡市(湖滨区、渑池县、义马市、陕州区、卢氏县、灵宝市)  双鸭山市(宝清县、集贤县、尖山区、友谊县、宝山区、岭东区、四方台区、饶河县)

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

滨州市(滨城区、沾化区、阳信县、博兴县、无棣县、邹平市、惠民县)

茂名市(茂南区、电白区、高州市、化州市、信宜市)

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)  定西市(临洮县、通渭县、岷县、渭源县、漳县、安定区、陇西县)

白山市(靖宇县、江源区、临江市、长白朝鲜族自治县、抚松县、浑江区)

白银市(会宁县、靖远县、平川区、白银区、景泰县)

黄石市(阳新县、黄石港区、西塞山区、大冶市、铁山区、下陆区)

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

镇江市(扬中市、京口区、句容市、润州区、丹阳市、丹徒区)

常州市(钟楼区、溧阳市、天宁区、金坛区、武进区、新北区)

丽水市(庆元县、云和县、缙云县、松阳县、景宁畲族自治县、青田县、龙泉市、莲都区、遂昌县)

自贡市(沿滩区、贡井区、自流井区、富顺县、大安区、荣县)

宜宾市(珙县、翠屏区、长宁县、江安县、南溪区、屏山县、兴文县、高县、筠连县、叙州区)

滁州市(南谯区、来安县、凤阳县、天长市、全椒县、明光市、定远县、琅琊区)

吉林市(蛟河市、丰满区、船营区、永吉县、桦甸市、昌邑区、舒兰市、龙潭区、磐石市)

固原市(西吉县、原州区、彭阳县、隆德县、泾源县)

马鞍山市(雨山区、博望区、和县、花山区、含山县、当涂县)

松原市(扶余市、宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

葫芦岛市(连山区、龙港区、绥中县、兴城市、南票区、建昌县)

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

济宁市(微山县、曲阜市、兖州区、泗水县、嘉祥县、邹城市、鱼台县、梁山县、金乡县、任城区、汶上县)

朔州市(山阴县、怀仁市、右玉县、应县、朔城区、平鲁区)

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绥化市(明水县、安达市、肇东市、庆安县、北林区、兰西县、海伦市、望奎县、青冈县、绥棱县)

威海市(乳山市、环翠区、荣成市、文登区)

廊坊市(文安县、固安县、永清县、大城县、大厂回族自治县、安次区、广阳区、三河市、香河县、霸州市)

宁德市(福安市、霞浦县、周宁县、屏南县、福鼎市、古田县、蕉城区、寿宁县、柘荣县)  玉树藏族自治州(囊谦县、称多县、杂多县、曲麻莱县、玉树市、治多县)

玉林市(玉州区、陆川县、博白县、兴业县、容县、福绵区、北流市)

肇庆市(端州区、封开县、德庆县、广宁县、高要区、怀集县、四会市、鼎湖区)

郴州市(永兴县、资兴市、临武县、汝城县、苏仙区、桂东县、北湖区、嘉禾县、宜章县、桂阳县、安仁县)台州市(临海市、黄岩区、仙居县、路桥区、天台县、玉环市、椒江区、三门县、温岭市)

伊春市(铁力市、金林区、大箐山县、南岔县、嘉荫县、友好区、乌翠区、伊美区、丰林县、汤旺县)  桂林市(资源县、永福县、荔浦市、龙胜各族自治县、灵川县、阳朔县、雁山区、兴安县、平乐县、叠彩区、象山区、临桂区、恭城瑶族自治县、灌阳县、秀峰区、七星区、全州县)

鹤岗市(工农区、萝北县、兴安区、向阳区、绥滨县、兴山区、东山区、南山区)

保山市(隆阳区、昌宁县、腾冲市、龙陵县、施甸县)

池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)怀化市(通道侗族自治县、溆浦县、中方县、会同县、沅陵县、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、洪江市、辰溪县、鹤城区、靖州苗族侗族自治县)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

贵港市(桂平市、港北区、港南区、平南县、覃塘区)

梅州市(蕉岭县、五华县、大埔县、平远县、梅县区、梅江区、兴宁市、丰顺县)

海南藏族自治州(同德县、共和县、兴海县、贵南县、贵德县)

舟山市(定海区、岱山县、普陀区、嵊泗县)

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

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

铁岭市(清河区、昌图县、银州区、调兵山市、西丰县、开原市、铁岭县)

揭阳市(惠来县、揭东区、普宁市、榕城区、揭西县)

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

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

铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)

宁夏回族自治区

临沧市(沧源佤族自治县、镇康县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、凤庆县、云县)

鸡西市(鸡冠区、鸡东县、梨树区、滴道区、密山市、虎林市、城子河区、恒山区、麻山区)

兰州市(榆中县、安宁区、皋兰县、红古区、七里河区、永登县、城关区、西固区)

　　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。