据市场监管总局消息，为强化产品质量安全监管，维护广大消费者合法权益，各地市场监管部门依法履职尽责，查办一批产品质量领域违法案件，现选取一批典型案例予以公布。 一、辽宁省盘锦市盘山县市场监管局查处辽宁辰泰防水科技发展有限公司生产不符合国家标准防水卷材案 2024年，在吉林省市场监管厅组织的省级产品质量监督抽查和辽宁省市场监管局组织的省级产品质量监督抽查中，辽宁辰泰防水科技发展有限公司生产的各一批次弹性体改性沥青防水卷材，经检验，热老化（尺寸变化率）项目和浸水后质量增加项目不符合GB 18242—2008《弹性体改性沥青防水卷材》标准要求，判定为不合格。经查，当事人分别于2024年6月2日和7月6日生产受检产品规格800m2、500m2，货值金额合计23268元。 当事人的行为违反了《中华人民共和国产品质量法》第十三条规定。今年3月13日，辽宁省盘锦市盘山县市场监管局依据《中华人民共和国产品质量法》第四十九条规定，责令当事人停止生产销售，并作出罚款35736元的行政处罚。 二、上海市青浦区市场监管局查处上海通盈鞋业有限公司销售不合格儿童鞋案 2024年10月至11月，上海市青浦区市场监管局先后收到上海市市场监管局交办线索，反映上海通盈鞋业有限公司生产的三丽鸥系列儿童洞洞鞋“邻苯二甲酸酯”项目经检测不合格，奥特曼系列儿童凉拖鞋、Hello Kitty儿童拖鞋“重金属总量（砷、铅、镉）、邻苯二甲酸酯”项目经检测不合格。经查，当事人分别委托揭阳市某鞋业公司生产“三丽鸥系列儿童洞洞鞋”1800双，售出1400双，库存400双已由当事人委托揭阳市某鞋业公司销毁；委托吴川市某塑料厂生产奥特曼系列儿童凉拖鞋50双、Hello Kitty儿童拖鞋10双，已全部售出。上述违法产品货值金额为21900元，违法所得为1460元。 当事人销售不合格儿童鞋的行为，违反了《中华人民共和国产品质量法》第十三条第二款规定。2025年2月，上海市青浦区市场监管局依据《中华人民共和国产品质量法》第四十九条规定，责令当事人立即改正，并作出没收违法所得1460元、罚款17520元的行政处罚。 三、四川省广元市利州区市场监管局查处生产、销售不合格纸碗案 2024年12月12日、2025年1月15日，四川省广元市利州区市场监管局分别接到移送抽查不合格线索，反映广元市利州区某食品相关产品生产企业生产的壹号纸碗、叁号纸碗经抽检，抗压强度项目均不符合GB/T 27591—2011《纸碗》的规定，检验结论为不合格。经查，当事人于2023年12月4日生产产品名称鑫奥盛壹号纸碗105件，规格：12提50个/件，720ml/个。2024年6月18日生产产品名称鑫奥盛叁号纸碗100件，规格：12提50个/件，550ml/个。当事人于2023年12月10日、2024年6月22日分别将涉案产品全部打折出售给绵阳市三台县某经销商、绵阳市平武县某经销商，成交价合计8283.15元。 当事人的行为违反了《中华人民共和国产品质量法》第三十二条规定。2025年3月4日，广元市利州区市场监管局依据《中华人民共和国产品质量法》第五十条规定，对当事人作出罚款12000元的行政处罚。 四、贵州省遵义市红花岗区市场监管局查处红花岗区博羽车行销售不合格电动自行车案 今年4月17日，贵州省遵义市红花岗区市场监管局接到12315投诉工单，称红花岗区博羽车行涉嫌销售超标电动自行车。4月18日，经现场检查，执法人员发现现场摆放17辆电动自行车与电动自行车合格证上的参数图与实物整车外观不一致，现场检查时，当事人召回问题电动自行车1辆。当事人的上述行为涉嫌销售改装电动自行车，执法人员遂实施查封扣押，并送遵义市产品质量检验检测院检验，经检测，查扣的电动自行车尺寸限值、反射器项目不符合GB 17761—2018《电动自行车安全技术规范》，检验结果为不合格。 展开全文 当事人销售不符合保障人体健康和人身财产安全标准要求的工业产品，违反了《中华人民共和国产品质量法》第十三条第二款规定。今年6月10日，红花岗区市场监管局依据《中华人民共和国产品质量法》第四十九条规定，责令当事人停止销售不合格电动自行车，并作出没收不合格电动自行车18辆、罚款10000元的行政处罚。 五、安徽省宁国市市场监管局查处安徽千森新材料科技有限公司制售以假充真的泡沫玻璃绝热制品案 今年3月25日，安徽省宣城市市场监管局在开展建筑保温材料质量安全专项整治中发现，安徽千森新材料科技有限公司院内一辆货车装满标识标注为泡沫玻璃和保温绝热材料字样的保温材料，产品外包装无厂名、厂址、生产日期、执行标准等信息，系为当事人生产。在其生产车间未发现生产泡沫玻璃产品必需的原材料玻璃粉，也未发现当事人生产泡沫玻璃产品的主要设备。实际上，当事人是按照DB33/T 1129—2016《泡沫混凝土保温板应用技术规程》，以水泥、矿粉为主要原材料生产的泡沫混凝土保温板，而在标准JG/T 469—2015《泡沫玻璃外墙外保温系统材料技术要求》中明确泡沫玻璃是由熔融玻璃发泡制成。当事人将生产的141m3泡沫混凝土保温板冒充泡沫玻璃保温绝热材料进行生产、销售，构成以假充真行为。 当事人生产以假充真产品的行为违反了《中华人民共和国产品质量法》第三十二条规定。今年5月23日，宁国市市场监管局依据《中华人民共和国产品质量法》第五十条规定，责令当事人停止违法行为，并作出没收涉案以假充真产品141m3、罚款25380元的行政处罚。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多