免税烟能否轻松网购？揭秘网上购买免税烟的奥秘与法规

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免税烟能否轻松网购？揭秘网上购买免税烟的奥秘与法规

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2025年06月08日 15:24:56

免税烟能否轻松网购？揭秘网上购买免税烟的奥秘与法规

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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。）




无锡市免税烟能否轻松网购？揭秘网上购买免税烟的奥秘与法规电话-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）




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）




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）




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、靖边县、定边县、米脂县、佳县、吴堡县、清涧县、绥德县、子洲县、榆阳区、横山县、镇坪县、榆林县、山阳县、佳县、白河县）




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）




成都市（锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、高新区、郫都区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、新津县）




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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）




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铁岭市：银州区、清河区。




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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）




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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）




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英伟达市值蒸发创纪录，DeepSeek掀起AI算力革命意味着什么？｜甲子光年

英伟达市值蒸发创纪录，DeepSeek掀起AI算力革命意味着什么？｜甲子光年

AI算力的“军备竞赛”逻辑，正在被中国公司的算法创新改写。

作者｜王博 王艺

AI领域的Killer App（杀手级应用）出现了。

国产DeepSeek-R1模型发布不到一周，就让发布不到12天的DeepSeek App冲到了苹果APP store国区和美区免费总榜的第一名。

DeepSeek也引爆了海内外的社交网站，相比DeepSeek-R1刚发布时的大量技术分析和圈内讨论，这次更多是用户的实际使用体验——DeepSeek破圈了。

游戏科学创始人、CEO，《黑神话：悟空》制作人冯骥直呼：“DeepSeek，可能是个国运级别的科技成果。”

图片来源：冯骥 微博账号

微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）在X上发帖称：“随着人工智能越来越高效，越来越容易获得，我们将看到它的使用率急剧上升，成为我们用之不尽的商品。”而网友则直接给他留言：“这要归功于DeepSeek。”

图片来源：Satya Nadella X账号

我们跟很多人聊过Killer App，也设想过Killer App产生的条件和场景，从第一性原理来说，Killer App的出现离不开模型能力的爆发。

但模型能力爆发后，如果普通人用不到也很难称之为Killer App，比如需要付费才可使用接入了OpenAI o1模型的ChatGPT。DeepSeek-R1对标的就是OpenAI o1，而DeepSeek-R1开源、免费。

ChatGPT收费机制，图片来源：OpenAI

DeepSeek的爆火告诉所有人，一个会思考、够聪明、易使用且免费的AI应用就是Killer App。

在甲辰龙年的末尾，DeepSeek给AI行业添上了画龙点睛的一笔。

但英伟达CEO黄仁勋的年怕是过不好了，截至美东时间1月27日上午11点，英伟达股票一度下挫超过13%，市值蒸发约4650亿美元，创了美股市值蒸发纪录。

英伟达股票走势，图片来源：Nasdaq

DeepSeek的技术特点「甲子光年」在《DeepSeek才是“真正的OpenAI”？》一文中有过分析。其实在性能和开源之外，DeepSeek更让硅谷震惊的，是其R1模型通过重新设计训练流程，在保持高准确性的同时显著降低了内存占用和计算开销，仅用了少量的低端GPU（以A100为主）就实现了高端GPU（以H100为代表）才有的性能，这为原来以算力为核心逻辑驱动的大模型行业开辟了新的道路。

硅谷科技圈反应过来了，X上不少网友惊呼：DeepSeek是在戳美股泡沫啊，是在革英伟达的命啊！

一位名为Kakashiii网友发表暴论：“英伟达的一切都将开始瓦解。”目前，该帖文阅读量已超过130万次。

备注：Magnificent 7指的是Apple、Amazon、Microsoft、Alphabet、Meta、Tesla、NVIDIA这七大巨头，图片来源：@kakashiii111 X账号

一旦大模型企业不再囤卡，不再搞算力的军备竞赛，英伟达的“壁垒”还会牢固吗？

1.进击的DeepSeek

kakashiii的话并不是危言耸听。

一直以来，Scaling Law（规模法则）都是大模型发展的核心定律，大厂之间算力的军备竞赛也从未停止。微软、谷歌、Meta、亚马逊等大厂分别拥有几十到上百万块H100，马斯克也多次表示算力决定生死，为旗下的xAI搭建了10万卡的训练集群。

但是DeepSeek展现了“神秘的东方力量”，其在最近的一个月内接连发布了DeepSeek-V3基座模型和DeepSeek-R1系列推理模型。

其中，DeepSeek-V3仅用2048块英伟达H800 GPU和557.6万美元的成本，便完成了6710亿参数模型的训练，而同等规模的GPT-4训练成本高达10亿美元；

DeepSeek-R1则通过重新设计训练流程、以“少量SFT数据+多轮强化学习”的办法，在提高了模型准确性的同时，也显著降低了内存占用和计算开销——百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，大约是 OpenAI o1运行成本的三十分之一。

可以说，算法结构的优化，让DeepSeek实现了完全的“降本增效”，直接对AI行业“堆砌算力”的既有模式发起了冲击。

「甲子光年」分析，这一技术路径的革新将带来两大影响。

AI初创企业生存模式将会转变。一些依赖高价GPU集群的AI企业可能因成本劣势破产，导致二手市场GPU供给激增，中小AI企业将会更倾向去购买更便宜的低端GPU。

硬件需求也将迎来结构性转移。从去年开始，以训练为主导的算力需求就在向推理侧转移，而今后，这种趋势还将继续，大量中小AI企业将不再训练基座模型，转而投向DeepSeek这样的开源模型的怀抱。英伟达在训练市场的地位也将面临价值重估。

2.跃跃欲试的AMD

DeepSeek的技术突破意外成为AMD挑战英伟达的“杠杆”。

1月25日，AMD宣布在其Instinct MI300X GPU上集成了全新的DeepSeek-V3模型，并与SGLang集成。这意味着AMD将联合DeepSeek共建ROCm开源框架，通过优化推理性能和英伟达争夺市场份额。

图片来源：AMD X账号

ROCm（Radeon Open Compute Platform）是AMD开发的一个开源软件平台，旨在为高性能计算（HPC）、人工智能（AI）和机器学习（ML）提供支持。它允许开发者在AMD的GPU上运行并行计算任务，类似于NVIDIA的CUDA平台。

此前，美国初创云基础设施企业TensorWave就与AMD的合作，通过利用AMD的硬件和ROCm软件平台，为AI用户提供更为便捷和高效的计算解决方案。

TensorWave联合创始人兼CEO达里克·霍顿（Darrick Horton）去年10月告诉科技媒体TechCrunch，AMD MI300X的价格要比英伟达H100便宜得多，而且基准测试显示，MI300X在运行（但不训练）AI模型时性能超越了H100，特别是在Llama 2这样的文本生成模型上。

就在AMD宣布在其Instinct MI300X GPU上集成了全新的DeepSeek-V3模型后，TensorWave官方X账号就转发了AMD人工智能和嵌入式营销负责人布莱恩·马登（Bryan Madden）的评论“如果您想访问MI300X集群，请与我们的朋友TensorWave联系”。

DeepSeek的出现，进一步削弱了硬件绑定效应，再加上DeepSeek以MIT协议开源模型权重，允许开发者自由修改，昇腾、寒武纪、摩尔线程等其他芯片厂商也将有机会将DeepSeek集成到自己的平台中，这些都对英伟达CUDA生态造成了潜在威胁。

更值得一提的是，DeepSeek采取的开源策略正在加速生态分化。通过发布基于Qwen、Llama开源模型的六个蒸馏“小模型”，DeepSeek支持在非CUDA的环境中进行模型微调；HuggingFace还发起了Open-R1项目，进一步推动了技术扩散。

图片来源：HuggingFace

3.危与机并存的英伟达

Kakashiii发表的“英伟达的一切都将开始瓦解”的观点也遭到了不少人的质疑。

亚马逊云科技零售和消费类电子产品生成式人工智能主管迈克尔·康纳（Michael Connor）就评论道：“强大的显卡在训练和推理中都是必需的，即使使用 DeepSeek。”

图片来源：Michael Connor X账号

一直比较看好英伟达的花旗分析师阿提夫·马利克（Atif Malik）认为：“虽然 DeepSeek的成就可能是开创性的，但我们质疑的是，如果没有使用先进的GPU对其进行微调或通过蒸馏技术构建最终模型所基于的底层LLMs，DeepSeek的成就就不可能实现。”

马利克同时分析，虽然美国公司在最先进AI模型方面的主导地位可能会受到挑战，但美国获得更先进芯片的机会是一个优势，因此他预计领先的AI企业不会放弃更先进的GPU。

“因为这些GPU在规模上能提供更具吸引力的$/TFLOPs（一个衡量计算性能性价比的指标） 。”马利克说，“我们认为，星际之门（Stargate）等最近宣布的AI资本支出就是对先进芯片需求的回应。”

Panoptes Group前创始人、人工智能研究员、现牛津大学在读博士JundeWu就表示，很多人担心DeepSeek的低成本训练会冲击显卡市场，但他认为是利好。

他的观点之一是，很多人认为模仿DeepSeek就不需要那么多卡了，但其实DeepSeek-R1的低成本训练方法也是可以Scaling的。在DeepSeek出来之前，其他大模型用PRM（Process Reward Model）的时候，由于需要额外的卡训练PRM模型来监督推理过程，已经观察到Scaling Law失效、边际效应递减了，但是DeepSeek的出现证明了多一张卡、性能就成正比提升，这对显卡市场显然是一种利好。

图片来源：JundeWu X账号

他的观点之二是，很多人认为DeepSeek做的是推理，但其实DeepSeek-R1是通过后训练，来训练模型有更强的推理能力，这种训练和预训练对显卡的需求没有本质区别。

因此，JundeWu认为，未来对显卡市场和Scaling Law最大的威胁不是模型，而是数据。

还有业内人士分析，虽然训练消耗的算力较少，但是由于智能的持续升级和相应的用户需求上升，推理模型也会需要更多的算力；另外，DeepSeek的技术将导致模型能力走向分化，只有那些拥有高端GPU的人才有能力创建更复杂的模型。

除了社交网络上的讨论，在更为私密和专业的小圈子里，对于此次DeepSeek-R1的爆红和其对英伟达生态的影响的讨论则更为理性。

「甲子光年」获得的一份来自“拾象”的《DeepSeek-R1闭门学习讨论》文件纪要中，就有参会者表示，DeepSeek-R1只是站在巨人的肩膀上取得的成功，但探索大模型最前沿的技术需要的时间和人力成本还要高很多，R1的出现并不代表以后的训练成本会同时降低。

「甲子光年」分析，短期内英伟达仍握有三大优势：

高端芯片的统治力：预计2025年英伟达从Blackwell架构产品线获得的收入有可能会超过市场的预期，超过Hopper架构创造的记录，最多可达到2100亿美元的水平，而且大型云厂商的订单已覆盖未来数年产能。

CUDA生态壁垒：90%的AI开发者依赖CUDA平台，迁移成本极高。

供应链控制：台积电CoWoS（一种先进的半导体封装技术）产能优先分配英伟达，2025年预计英伟达占据CoWoS总需求的63%，表明其在采用CoWoS技术方面的领导地位。

DeepSeek掀起的AI算力革命，并不是要替代英伟达，而是迫使行业重新思考算力投入的性价比。

模型进化带来的算力革命，这其中有着太多不确定，但唯一确定的是：AI算力的“军备竞赛”逻辑，正在被中国公司的算法创新改写。

发布于：北京市
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