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徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
大同市（城区、南郊区、新荣区）
咸宁市（通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县）
昭通市（威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县）
宿州市（埇桥）
镇江市（京口、润州、丹徒）
三明市（梅列、三元）️
南昌市（青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
佳木斯市：郊区（部分区域未列出）、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。
葫芦岛市：龙港区、南票区、连山区。
白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
宝鸡市（渭滨、日照台）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
宜春市（袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道）
徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）
无锡市中华烟官方旗舰店——尊享一条，尽享非凡品质！电话-400各市区电话（梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山）
淮安市（淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇）
南充市（顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区）
南昌市（南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区）
焦作市（解放、中站、马村、山阳）
湛江市（遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇）
吉林市（昌邑、龙潭、船营、丰满）
大连市（中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州）
双鸭山市：尖山区（部分区域未列出）、岭东区和宝山区（部分区域未列出）、四方台区和集贤县（部分区域未列出）。
贵州省安顺市（西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县）
宿迁市（宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
张家界市（永定、武陵源）
白山市：浑江区、江源区。
来宾市（象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县）
桂林市（象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县
威海市（环翠）
新莆田市（城厢、涵江、秀屿）
承德市（双桥、双滦）
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
乐山市（市中、沙湾、五通桥、日照口河）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
桂林市（七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
广州市（越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区）
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
临沂市（兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县）
铁岭市：银州区、清河区。
桂林市（秀峰、叠彩、象山、随州、雁山）
商丘市（睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
朝阳市：双塔区、龙城区。
张家界市（永定、武陵源）
成都市（武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市）
柳州市（柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇）
赣州市（南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县）
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
南白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
益阳市（南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县）
佳木斯市（前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区）
锡林郭勒盟（多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗）
常州市（天宁、钟楼、新北、武进、日照坛）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区） 成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）
南通市（崇州、港闸、通州）
遵义市（红花岗、汇川）
岳阳市（岳阳楼、云溪、君山）
桂林市（象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县）
银川市（永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市、市辖区）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
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宁波市（鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
宜春市（袁州）
邢台市（邢台县、南和县、清河县、临城县、广宗县、威县、宁晋县、柏乡县、任县、内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、平乡县、巨鹿县）
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景德镇市（昌江、珠山）
大连市：西岗区、中山区、金州区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区。
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大庆市（萨尔图、龙凤、让胡路、红岗、大同）
合肥市（蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站）
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日照市（五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区）
德州市（陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区）
临沂市（兰山、罗庄、河东）
漳州市（芗城、龙文）
常州市（钟楼区、新北区、天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、常熟市、丹阳市、扬中市、句容市、无锡新区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、南长区、北塘区、江阴市、宜兴市）
桂林市（恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区）
扬州市（广陵区、邗江区、维扬区、江都区、仪征市、宝应县、盂山镇、宝塔镇、邱集镇、东升镇、夏溪镇、蒋王镇、龙川镇、邗江镇、刘集镇、老街口镇）
石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）
铁岭市：银州区、清河区。
辽源市：龙山区、西安区。
安庆市（迎江、大观、宜秀）
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宜昌市（西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区）
湖州市（南湖、秀洲）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
镇江市（丹阳市、扬中市、句容市、镇江新区、润州区、京口区、丹徒区、杭州市、宝华镇、梦溪镇、扬中镇、句容镇、丹阳镇）
南昌市（青山湖区、红谷滩新区、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、湾里区、地藏寺镇、瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、青云谱区、望城坡镇）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
遂宁市（大英县、射洪县、蓬溪县、安居区、市辖区、船山区）
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铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
本溪市：平山区、明山区、溪湖区、南芬区。
桂林市（恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区）
贵阳市（南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河）
嘉义县（朴子市、番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、大埔乡、鹿草乡、溪口乡、水上乡、中埔乡、阿里山乡、东石乡）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
湛江市（遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇）
绵阳市（江油市、北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、三台县、平武县、游仙区）
襄阳市（樊城区、襄城区、老河口市、枣阳市、宜城市、南漳县、谷城县、保康县、定南县、随州市、郧西县、郧县、城固县）
鞍山市：铁东区、铁西区、立山区、千山区。
青岛市（市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨）
鹤岗市：向阳区、工农区、兴安区、兴山区、东山区。
张家口市（怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区）
襄阳市（樊城区、襄州区、襄阳市区、南漳县、谷城县、保康县、老河口市、枣阳市、宜城市、定南县、唐河县、宏伟镇、康乐镇、漳河镇）
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甘肃省兰州市（城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、雁滩区）
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郴州市（宜章县、嘉禾县、永兴县、汝城县、市辖区、桂东县、北湖区、桂阳县、苏仙区、临武县、安仁县、资兴市）
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南昌市（南昌县、进贤县、安义县、鄱阳县、东湖区、西湖区、青山湖区、青云谱区、新建区、红谷滩新区、经济技术开发区、昌北区）
吉林市：船营区、昌邑区、龙潭区、丰满区。
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突发！DeepSeek除夕搞炸裂，开源多模态AI模型发布，仅128颗英伟达A100训练1周，性能碾压美国企业
突发！DeepSeek除夕搞炸裂，开源多模态AI模型发布，仅128颗英伟达A100训练1周，性能碾压美国企业
刚刚，DeepSeek除夕放大招，这绝对是 AI 行业最难眠的一夜了。
1月28日凌晨，人工智能社区Hugging Face显示，DeepSeek刚刚发布了开源多模态人工智能模型Janus-Pro，拥有10亿和70亿参数规模。其中Janus-Pro-7B在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了OpenAI的DALL-E 3和Stable Diffusion。
简单来说，这个模型既能让AI读图（基于SigLIP-L），又能让AI生图（借鉴LlamaGen），分1.5B和7B两个大小。要知道，GPT-4o的图片生成多模态模型至今没开放。
它到底有多么厉害？给你看看DeepSeek给的案例。
它能解答图片在杭州西湖，也能根据提示词生成惟妙惟肖的图片。
事实上，DeepSeek一直在研发多模态生成式AI模型。
2024年前后，该公司推出Janus，这是一种统一理解和生成的开源多模态模型（MLLM），它将视觉编码解耦，以实现多模态理解和生成。
Janus 基于 DeepSeek-LLM-1.3b-base 构建，该库在大约 500B 个文本标记的语料库上进行训练。对于多模态理解，它使用 SigLIP -L作为视觉编码器，支持 384 x 384 图像输入。对于图像生成，Janus 使用此处的标记器，下采样率为 16。
2024年11月13日，JanusFlow 发布，一种用于图像生成的具有校正流的新型统一模型。
简单来说，JanusFlow是一个功能强大的框架，它将图像理解和生成统一到一个模型中。JanusFlow 引入了一种极简架构，将自回归语言模型与最先进的生成模型方法整流流相结合。我们的主要发现表明，整流流可以直接在大型语言模型框架内进行训练，无需进行复杂的架构修改。
2025年开年，Janus全面升级到高级版Janus-Pro。
具体来说，Janus-Pro 是一种新颖的自回归框架，它将多模态理解和生成统一起来，将视觉编码解耦，以实现多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为单独的路径来解决以前方法的局限性，同时仍然使用单一、统一的转换器架构进行处理。
这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。
不过，Janus-Pro架构与Janus相同。总体体系结构的核心设计原理是将视觉编码解析，以进行多模式的理解和生成。我们应用独立的编码方法将原始输入转换为功能，然后由统一自回归Transformer处理。为了进行多模式理解，我们使用siglip 编码器从图像中提取高维语义特征。将这些特征从2-D网格平坦为1-D序列，并使用理解适配将这些图像特征映射到LLM的输入空间中。对于视觉生成任务，我们使用的VQ令牌将图像转换为离散ID。将ID序列平坦为1-D之后，我们使用一代适配器将与每个ID相对应的代码簿嵌入到LLM的输入空间中。然后，我们将这些特征序列加和形成多模式特征序列，然后将其送入LLM进行处理。除了LLM中的内置预测头外，我们还利用一个随机初始化的预测头来进行视觉生成任务中的图像预测。整个模型遵循自回归框架。
Janus-Pro 超越了之前的统一模型，并且达到或超过了特定任务模型的性能。Janus-Pro 的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。
Janus-Pro 是基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建。
最重要的是训练：我们在单个训练步骤中根据指定的比率混合所有数据类型。我们的 Janus 使用 HAI-LLM [15] 进行训练和评估，这是一个构建在 PyTorch 之上的轻量级且高效的分布式训练框架。整个训练过程在 1.5B/7B 模型的 16/32 个节点的集群上花费了大约 7/14 天，每个节点配备 8 个 Nvidia A100 （40GB） GPU。
对外展示的多个基准测试显示，Janus-Pro 卓越的多模态理解能力，并显着提高了文本到图像的指令跟踪性能。具体来说，Janus-Pro-7B在多模态理解基准MMBench 上取得了79.2的分数，超越了Janus （69.4）、TokenFlow （68.9）等最先进的统一多模态模型，和MetaMorph （75.2）。此外，在文本到图像指令跟踪排行榜 GenEval中，Janus-Pro-7B 得分为 0.80，优于 Janus （0.61）、DALL-E 3 （0.67） 和 Stable Diffusion 3 Medium（0.74）。
Janus-Pro-7B 在 GenEval 上获得了 80% 的总体准确率，这优于所有其他统一或仅生成的方法，例如 Transfusion （63%） SD3-Medium （74%） 和DELLE-E 3 （67%）。这表明我们的方法具有更好的指令跟踪能力。另外，Janus-Pro 在 DPG-Bench 上获得了 84.19 的分数，超过了所有其他方法。这表明 Janus-Pro 擅长遵循密集的指令来生成文本到图像。
目前，相关代码已经放在了GitHub当中。
https：//github.com/deepseek-ai/Janus？tab=readme-ov-file
我们非常期待接下来DeepSeek能够带来优异的多模态（如文生图、文生视频）等功能和表现，这可能会让OpenAI、Meta，甚至是英伟达会更加恐慌。
最后的最后，还是要提醒，DeepSeek已经限制新用户注册了，也就是锁区了，海外的朋友需要买虚拟号注册：近期DeepSeek线上服务受到大规模恶意攻击，为持续提供服务，暂时限制了+86手机号以外的注册方式，已注册用户可以正常登录，感谢理解和支持。
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