云南香烟批发市场：一站式采购，尽享优质烟品盛宴
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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。）
无锡市云南香烟批发市场：一站式采购，尽享优质烟品盛宴电话-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）
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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。
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）
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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）
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）
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）
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）
桂林市（叠彩区、象山区、秀峰区、七星区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、平乐县、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）
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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吉林市：船营区、昌邑区、龙潭区、丰满区。
廊坊市（安次、广阳）
直接干穿美国科技股，DeepSeek这国产模型凭啥？
直接干穿美国科技股，DeepSeek这国产模型凭啥？
来源：差评X.PIN
马上就要过年了，差评君这几天还正忙着办年货，结果回家刚拿起手机，就被 AI 刷屏了。
如果说上次的 V3 模型，是让硅谷对中国 AI 侧目的话，那这次就直接是被掀了桌子了，他们发布了一个叫 DeepSeek-R1 的大模型，完全比得上 OpenAI-o1 那种，结果亮相以后引起的反响比上次还要大！
Meta 联合创始人看了都直呼改变历史，不惜溢美之词，还在后面的推文里跟 DeepSeek 的黑子对喷。
参投过 OpenAI 、 Databricks 、 Character.AI 等知名企业的风投大佬马克 · 安德森也对 DeepSeek-R1 一顿猛夸，说它最令人惊叹、最印象深刻，是对世界的一份深刻馈赠。
而其他 AI 爱好者和网友们也是纷纷选择用脚投票，每月几百块的 ChatGPT 拜拜了您内！
然后就跟之前小红书爆火类似， DeepSeek 的应用商店排名迅速上升，现在已经成了 APPSTORE 排名第一的软件。
不仅美国人被搞得友邦惊诧， DeepSeek 现在在国内更是红的没边。
这几天微博热搜上跟它相关的，每天都要挂好几个。
甚至不少 AI 行业的圈外人都深有感触，比如做黑神话的冯骥，也在微博上感慨良多，说这是 “ 国运级别的科技成果 ” 。
就连差评编辑部的主编老师，体验完以后都直呼好用，能拿来做培训了。
其他网友们实际体验下来，也纷纷表示这玩意确实牛逼。
不说别的，就拿跟 OpenAI-o1 对比来看，某网友让这俩分别写个脚本，要用 python 画一个红球在旋转的三角形里弹跳，结果左边 OpenAI 搞出来一坨，右边的 DeepSeek 倒是表现的相当流畅。
一句话， o1 办得了的它能办， o1 办不了的它也能办，这简直是踢馆行为，一脚踹飞了国产 AI 只能屈居人后的牌匾。
不过除了扬眉吐气以外，估计不少差友也跟差评君一样有点疑问，毕竟 DeepSeek 这么一个以前都没怎么听说过的小厂，咋突然就能支棱起来、名扬世界了呢？
在暗涌采访 DeepSeek 创始人梁文锋的报道中，咱还是找到了一部分原因，因为这是一个相当重视创新的公司。
而这种创新驱动的技术突破在这个团队内并不罕见。
不过比起单个技术点的突破，这次 R1 牛的地方却在于路径创新，甚至能改变整个 AI 领域的技术路线。
换句话说，传统大厂搞AI 就像应试教育：先给海量标注数据搞填鸭式教学（ SFT ），再拿强化学习（ RL ）做考前突击。结果就是训练出 GPT-4o 这种 “ 别人家孩子 ” ——解题步骤工整规范，但总感觉少了点灵性。
而更要命的是，这种训练需要花大量的资源，很多时间和资金都得花在数据标注跟微调上。
但 DeepSeek 牛的地方在于，他们这个推理模型的核心全靠强化学习，完事用一个叫 GRPO 的算法给模型的回答打分，然后继续优化，这些步骤里一点 SFT 都不带用的。
于是在这种高强度的淬炼中，一个只花了 600 万美元，两个月时间锻造出来的宗门天才，出场就达到了世家大族花了几个亿资金练了几年的水平。
实际上，早在几周前， DeepSeek 团队的研究人员就用这种思路，在原先那个 V3 的基础上完全靠强化学习搞出来了一个 R1-Zero 版本
前几天 DeepSeek 放出来的的技术报告里提到， Zero 版本在训练中进化速度非常明显，很快就能跟 OpenAI-o1 掰掰手腕了，在部分测试项目中甚至还高于 o1 。
除了推理能力在明显进步，Zero 甚至在推理中表现出了主动复盘反思纠错的行为，在做题的过程中它突然就意识到自己做错了，然后开始回头演算。
官方的备注里说，大模型在这里突然用了一个拟人化的说法 aha moment （ 顿悟时刻 ），不仅 Zero“ 顿悟了 ” 了，研究人员看到这的时候也 “ 顿悟了 ” 。
当其他 AI 还在背公式时， Zero 已经学会在草稿纸上画辅助线了，这完全可以说是 AI 推理上的里程碑事件：
没有预先的数据标注、没有微调，仅仅只靠模型的强化学习，模型就可以涌现出这个程度的推理能力。
这相当于给全世界搞 AI 的人上了一课，原来还可以这么玩。。。
虽然推理能力已经被证明了，不过 Zero 的缺点也很明显。
纯强化学习养出来的 AI ，活脱脱就是个钢铁直男，模型输出的可读性较差，或者说，讲话不怎么符合人类预期。
这时候就到了 SFT 上场表演的时候了， DeepSeek 团队在 Zero 强而有力的推理基础上，又增加了一部分 SFT 训练来让模型会说人话，于是， DeepSeek-R1 堂堂诞生！
神奇的是，在 Zero 基础上经过这么一套 “ 文理双修 ” 的骚操作后，优化后的 R1 推理能力甚至还进一步提高了，还是看测试数据：
MMLU 和 AlpacaEval 2.0 综合知识测试中， R1 的胜率分别达到 90.8% 和 87.6% ，力压一众闭源大模型。
用 Yann Lecun 的话说，这波是开源的伟大胜利！这下谁还敢说开源就是落后啊。（ 战术后仰 ）
不过要说 R1 的成功还只是证明了开源模型的实力，那 R1 技术报告最后一部分才是最离谱的。。。
也就是说，只要把 R1 的 “ 学习笔记 ” 做成教辅资料，打包喂给其他的小模型 AI ，让它们也跟着抄作业，学会这些好学生的作业思路，结果居然能提高小模型的水平！
比如说把 R1 的错题本发给 Qwen 和 Llama 架构，结果抄完作业的 Qwen-7B 模型，在 AIME 测试中通过率达到了 55.5% ，已经赶上了参数体量大了快 5 倍的 QwQ-32B-Preview （ 50.0% ）；
像 70B 参数版看完了学霸笔记以后也跟打通了任督二脉似的，在 GPQA Diamond （ 65.2% ）、 LiveCodeBench （ 57.5% ）等任务中甚至闭都能跟闭源模型 o1-mini 掰掰手腕。
换句话说， DeepSeek 这波这不仅验证了 “ 小模型 + 好老师 ” 的技术路线，更让个人开发者也能调教出匹敌 GPT-4 的 AI 。
于是现在全球开源社区已经疯了， HuggingFace 连夜成立项目组，准备复刻整个训练流程。不少网友都说这特么的才算 Open ！这个项目也被叫做 Open R1 。
也有网友算过账：用 R1 方案训练 7B 模型，成本从百万美元级直接砍到二十万级别，显卡用量比挖矿还省，这简直是真正的科技平权行为，活该它爆火！
巧合的是，跟 R1 这波爆火同时，众多赛博基建大厂们的股价开始下跌，英伟达盘前跌了 10% 以上。不少人觉得或许是因为 DeepSeek 的逆天训练成本，影响了投资人的判断。
就像梁文锋说的， “ 我们经常说中国 AI 和美国有一两年差距，但真实的 gap 是原创和模仿之差……有些探索也是逃不掉的。 ”
“ 中国AI 不可能永远处在跟随的位置。 ”
顺带一提，今天小红书上有网友被DeepSeek的性能吓到了，担心自己被AI取代，而当她向DeepSeek 表达出担忧后，它给出了这样的回答：
撰文：纳西
编辑：江江 & 面线
美编：阳光
图片、资料来源：
DeepSeek-R1 ： Incentivizing Reasoning Capability in LLMs viaReinforcement Learning
暗涌 Waves ：揭秘 DeepSeek ： 一个极致的中国理想技术主义故事
机器学习算法与自然语言处理：大模型 SFT 的 100 个关键点
深度学习与 NLP ，新智元， X 等，部分图源网络
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