ToDesk、顺网云、青椒云云电脑 AIGC 性能实测与对比

2.3、网络带宽对比

预训练模型通常从云端下载，大小在 10GB 以上。基本版 SD 模型约 30GB，LLama3 模型可达 300GB+。带宽直接影响下载时间。

测速结果如下：

网络带宽方面：顺网云>ToDesk 云电脑>青椒云。青椒云在网络带宽方面较弱，下载模型和安装依赖时较慢。

2.4、性价比对比

青椒云定制产品价格约为 2.5 元/小时，需充值使用。若选择 4090 性能，价格较高。ToDesk 云电脑性价比较高，支持手机、平板、PC 多端使用。新用户提供免费试用，移动端、Web 端注册即送 1 小时体验。平日会有活动价。顺网云服务模式相对单一，专注于游戏配置领域，包月、包年套餐包含固定游戏时长，费用相对较高。

三、对话生成场景——ChatGLM 实践分析

ChatGLM-6B 是由清华大学和智谱 AI 开源的一款对话语言模型，基于 GLM 架构，具有 62 亿参数。原理包括自回归填空预训练、2D 位置编码及 Transformer 架构优化。

3.1、ChatGLM 部署

云平台操作系统均为 Windows，部署步骤类似。首先安装 Anaconda 管理依赖，进入官网下载 Windows 版本并安装。

打开 Anaconda Prompt，输入 python 显示版本号说明环境安装完毕。使用 conda create -n glm 新建虚拟环境，并使用 conda activate glm 激活。

准备模型和代码，模型可从 HuggingFace 下载 ChatGLM2-6b 量化模型，代码可从 GitHub 克隆。进入代码目录后，输入 pip install -r requirements.txt 安装依赖。

修改 tokenization_chatglm.py 文件，将第 221 行代码放到 196 行上面。打开 cli_demo.py 配置模型路径。完成后输入 python cli_demo.py 启动。

3.2、推理效率对比

测试结果显示，由于 4090 加持，青椒云和 ToDesk 推理速度明显更快。4060 版本的顺网云显存占用较高，响应时间较长。

3.3、对话生成质量对比

各平台部署的 ChatGLM 模型在语义准确性、一致性和流畅性方面表现基本一致，均能生成逻辑性强且连贯的对话内容。

四、图像生成场景——Stable Diffusion 实践分析

Stable Diffusion 是文本转化为图像的重要框架，结合了分数阶扩散方程和 CNN 思想。特点包括高质量图像生成、高度灵活及应用广泛。

4.1、Stable Diffusion 部署

选用 Stable Diffusion WebUI 进行部署，提供文生图、图生图等多种功能。下载 sd-webui-aki 并解压，点击启动器启动。首次启动可能需要加载控件与依赖。之后可在 Web 端看到界面。

4.2、SD 模型部署便捷性对比

青椒云提供了定制的镜像，可以一键启动，但 4090 显卡通常需包天购买，且资源有时紧张。 ToDesk 内置了绘世-WebUI 定制镜像，可直接免去手动配置步骤，简化用户流程。该镜像内置丰富的素材库和模板。此外，ToDesk 还提供了绘世-ComfyUI 镜像，支持工作流精准定制，如黑神话悟空换脸工作流。

ToDesk 支持本机和云电脑的文件快传功能，传输高效稳定。同时支持 Web 端扫码登录，解决跨平台问题。

顺网云暂未针对 AIGC 做相应镜像。部署便捷性方面：ToDesk>青椒云>顺网云。

4.3、图像生成速度对比

ToDesk 和青椒云在图像生成速度上表现突出，RTX 4090 提供了强大计算能力。顺网云因配备 RTX 4060，效率较低，批量生成请求响应时间较长。

4.4、图像生成质量对比

相同模型和提示词下，ToDesk 和青椒云生成的图像质量处于第一梯度，细节呈现和色彩准确性出色。顺网云虽质量较高，但在绘制细节方面略显不足，特别是在复杂场景或高分辨率图像生成时。

就图像生成质量而言，ToDesk=青椒云>顺网云。

五、结语

本次测评探讨了 ToDesk、顺网云和青椒云在 AIGC 创作中的实际表现。结果显示，这些产品在硬件性能、软件部署便捷性及推理效率上各有优势。

综合来看，云电脑在 AIGC 创作中优势明显，随着技术进步，将继续扮演重要角色。