大模型备案名单 2026：988 款已备案模型与 598 款已登记应用全名录

国家网信办公示的其实是两份彼此独立的名单，混着看会直接串号：

	已备案（大模型）	已登记（应用／功能）
对象	具舆论属性或社会动员能力的模型本身	基于已备案模型提供的应用或功能
编号形态	Beijing-WenXinYiYan-20230821	Beijing-BianYing-20240428S0001
关键特征	日期段之后没有内容	日期段之后有 S 加四位流水
累计数量	988 条	598 条
最早一条	2023 年 8 月 31 日，文心一言	2024 年 4 月 28 日，变影

最快的判别方法就是看编号里有没有 S 段。 两套序号各自从 1 开始独立编号，登记的第 300 号和备案的第 300 号毫无关系。核验供应商资质时如果拿错了名单，会得到完全错误的结论。

编号本身由三段构成：属地拼音、名称拼音、日期流水号。属地段用汉语拼音，例如 Beijing、Shanghai、ZheJiang，央企口径统一写作 ZhongYangQiYe。日期段早期是 8 位如 20230821，2025 年起改为 12 位如 202503050027。这个变化意味着，只凭编号长度也能大致判断出这条记录属于哪个阶段。

想自己查名单的人，通常会去下载网信办历次公示的 PDF 附件。实际用起来会遇到四个问题：

第一，从来没有一份完整名单。 公示是分批发的，到 2026 年 6 月为止一共 12 批。想看全量，得把 12 份附件全部下载下来自己拼。

第二，把它们拼在一起以后顺序是乱的。 常见的合订版里，2025 年 7 月至 8 月那一批会被排在 2026 年 5 月至 6 月之后。按时间读会直接读错趋势。

第三，早期批次的标题复制不出来。 前 5 批附件的标题中文没有嵌入字体，用任何 PDF 工具提取文本，拿到的都是 2024、(2024 11 ) 这类残片，看不出这批到底覆盖哪个时间段。

第四，表格单元格是跨行断裂的。 机构名和备案号被拆成两三行，而且因为单元格垂直居中，续行经常出现在序号行的上方。直接复制粘贴到表格里，几乎必然错位。

除此之外，原件本身还有三处数据错误：

官方序号	原文错误
备案 340 至 345（广东 6 条）	「大模型名称」与「备案单位」两列内容整体写反，340 号名称被写成「深圳市商汤科技有限公司」
备案 407	属地「广西壮族自治区」的「区」字折行掉进了下一行
备案 408	属地被上一行溢出的字污染成了「区广东省」

这些在我们的名录里都已修正，并在文档的勘误一节保留了原状记录。另外全表有 54 条日期后原带「补登」标注，表示该项目实际通过时间早于所在公示批次，我们保留了标注、按实际日期排序。

把 1586 条记录按各自的备案或登记时间归集，节奏非常清楚：

时段	备案	登记	合计
2023 下半年	61	0	61
2024 上半年	105	14	119
2024 下半年	136	92	228
2025 上半年	137	147	284
2025 下半年	309	182	491
2026 上半年	240	163	403

2025 下半年是明显的拐点。 备案数从上半年的 137 条跳到 309 条，直接翻倍。单月峰值出现在 2025 年 12 月，当月备案 85 条加登记 88 条共 173 条，是历史最高。2026 年 6 月以 114 条位居次席。

登记这条线的启动比备案晚了约八个月，但增长更陡：2024 上半年只有 14 条，两年后的 2026 上半年已经是 163 条。到 2026 年 6 月底，登记累计数约为备案的六成。这印证了一个判断：调用已备案模型做应用已经是主流形态，而不是备案的附属品。

对一人公司和小团队来说，这组数字的实际含义是：备案登记已经从头部厂商的专属动作，下沉成了上线 AI 功能前的常规合规步骤。名单里大量主体是几十人甚至更小的公司。

按属地统计，集中度高得惊人：

属地	合计	备案	登记	登记占比
北京市	431	254	177	41%
上海市	365	169	196	54%
广东省	217	164	53	24%
江苏省	153	92	61	40%
浙江省	100	96	4	4%
山东省	50	44	6	12%
云南省	28	6	22	79%
黑龙江省	12	2	10	83%

北京、上海、广东、江苏、浙江五地合计 1266 条，占全部 1586 条的 79.8%。青海、甘肃、吉林、江西、新疆各只有 1 条。另有 16 条以「国资委」为属地口径登记，对应中央企业。

比总量更有信息量的是结构差异。 浙江 100 条里备案 96 条、登记只有 4 条，是极端的模型侧省份；上海反过来，登记比备案还多，应用层生态更活跃；云南和黑龙江则几乎全是登记，典型的应用落地型区域。

这个差异对选址、找服务商、判断本地网信部门的受理经验都有参考价值。在一个几乎没办过登记的省份提交登记申请，沟通成本客观上会更高。

同一主体名下有多条记录的情况并不少见，前几名是：

单位	条数
小米科技有限责任公司	14
联想（北京）有限公司	12
北京面壁智能科技有限责任公司	5
煤炭科学研究总院有限公司	5
北京百度网讯科技有限公司	4
深圳荣耀软件技术有限公司	4
贝壳找房（北京）科技有限公司	4
平安健康互联网股份有限公司	4
中国工商银行股份有限公司	4

小米和联想的多条记录，对应手机、PC、IoT 等不同终端形态上的独立模型或功能。金融与医疗类主体的多条记录，多数是按业务线拆分登记的结果。

这里有一条容易被忽略的实操信息：备案和登记不是一个公司一次的事，而是一个服务一次的事。 产品线拆分、终端形态变化、业务场景重大调整，都可能需要单独走一遍。规划合规排期时按产品数量估，不要按公司估。

命名上也有规律可循：1586 条里 512 条名称含「大模型」，251 条含「AI」，125 条含「助手」，20 条含「智能体」，7 条含「Agent」。名称是提交时自己填的，这个分布大致反映了各阶段的产品叙事习惯。

如果你在做调用型 AI 应用，办理登记时最常见的驳回理由之一，就是无法证明上游模型已有效备案。用这份名录做核验，按下面四步走：

1. 确认模型出现在备案名单里，而不是登记名单里。 你要调用的是模型，它必须在 988 条那一份中。编号里带 S 的是别人的应用登记，不能拿来当你的上游依据。
2. 核对备案主体是不是你的实际签约方。 名单里的「备案单位」是法律主体全称。很多情况下模型的品牌方和 API 的签约方不是同一家公司，材料里主体对不上会被直接打回。
3. 记下完整备案编号并留存公示截图。 只写模型名称不够，审核要的是编号加公示证据。编号请照抄名录里的原样，包括大小写和连字符。
4. 确认模型版本口径。 备案是针对特定模型的，服务商上线新版本时未必同步更新备案信息。拿不准的时候，直接向服务商索取其备案证明文件。

一个提醒：名单是快照，不是实时接口。 本名录截止 2026 年 6 月 29 日。正式提交材料前，请以国家网信办最新公示件为准复核一次。

想把整条合规链路走完，核验上游模型只是第一步。判定自己该走登记还是备案、材料清单怎么准备、审核实际会测什么，可以看大模型登记指南那一篇，里面有完整的六步流程和高频驳回原因。

第一，合规已经不是护城河，而是入场券。 三年时间 1586 条记录，其中 2025 下半年以后的占了一半以上。当办理量到了这个量级，办下来本身不再构成差异化优势，办不下来才构成障碍。把合规当卖点讲的时代基本过去了。

第二，应用层的机会窗口仍然是开着的。 登记数在两年内从 14 条涨到 163 条（按半年计），而且增速快于备案。这说明监管路径上，做应用不需要自建模型，成本结构对小团队是友好的。真正的门槛在产品和渠道，不在模型。

第三，区域政策差异是可以利用的变量。 上海登记占比 54%、浙江只有 4%，这种结构差异不是偶然。属地网信部门的受理经验、当地产业扶持方向、办理周期，都会因此不同。如果主体注册地还没定，这是一个值得纳入考量的因素。

如果你正在判断某个 AI 方向自己一个人做不做得成，除了合规这条线，还要把资金、渠道、维护成本一起算进去。可以用项目可行性评估那套红线加六维打分先过一遍，避免把几个月时间投进一个结构上就不成立的方向。

完整版 PDF 共 66 页，结构如下：

• 数据说明：两类名单的区别、编号规则、补登标注含义、勘误表、12 批公示对照表（可回溯每条记录来自哪一批原件）。
• 总体观察：分月新增趋势、32 个属地的分布、多次备案主体排行，均带图表。
• 已备案大模型名录：988 条，按备案时间从最新到最旧排列，同日内按官方序号倒序。字段为备案时间、官方序号、属地、大模型名称、备案单位、备案编号。
• 已登记应用／功能名录：598 条，字段同上。

序号 1 至 988 和 1 至 598 均连续无缺号，可作为完整性的自查依据。所有条目照录官方公示原文，除勘误一节列出的三处修正外未做任何改动，也没有增补公示件之外的内容。