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云电脑与传统 PC:3A 游戏与 AI 训练成本及性能对比 | 极客日志
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云电脑与传统 PC:3A 游戏与 AI 训练成本及性能对比 云电脑与传统 PC 在 3A 游戏与 AI 训练场景下的性能与成本对比。测试涵盖 ToDesk、海马云、青椒云及传统笔记本。结果显示,ToDesk 在网络带宽、帧率稳定性及 AI 环境预装方面表现最佳,支持多平台兼容;海马云配置相当但资源调度受限;青椒云硬件配置较低且无预装游戏。AI 场景中,ToDesk 的大模型推理效率与图像生成质量领先。建议根据具体需求选择云电脑方案。
laoliangsh 发布于 2026/3/30 更新于 2026/4/23 1 浏览前言
随着云计算技术的发展,云电脑正成为游戏玩家与 AI 开发者的选择。相较于传统 PC,在性能、成本与灵活性三个维度上展现出独特优势。用户无需昂贵的硬件成本,便能体验顶配电脑的畅快。
一、评测对象介绍
1.1 ToDesk 云电脑
ToDesk 远程控制桌面是常用的远程控制软件。其云电脑平台自带 OTT SD-WAN 网络优化和 RTC 引擎,实现低延时操作。核心远程技术包括 ZeroSync 引擎、OTT SD-WAN 网络、音视频编解码。
在使用场景方面,ToDesk 提供了多种配置的电脑供选择。涵盖游戏电竞、AI 创作、图像渲染及企业应用需求。
配置选择上,ToDesk 云电脑提供 30 系、40 系等全系列显卡配置方案。借助 ZeroSync 引擎,老旧设备也能体验顶级配置。
1.2 海马云
海马云创立于 2016 年,是一家移动内容云计算平台。在显卡配置上,搭载了 NVIDIA RTX4090、RTX4070;相较于 ToDesk 云电脑,其配置略显不足,并未搭载 5090 系这类顶尖显卡。
1.3 青椒云
青椒云也是云电脑服务厂商,涵盖公有云桌面服务和私有云桌面服务。支持多种设计软件和专业应用,满足视觉设计、影视制作等行业的需求,同时提供灵活的资源配置和扩展选项。
1.4 传统笔记本电脑
本次测试中,选用了一台具有广泛代表性的普通配置电脑作为参照设备。这台电脑是日常办公与家庭娱乐中较为常见的机型,除了搭载 NVIDIA GeForce GTX 1650 入门级显卡外,还配备了 Intel Core i5-10400F 处理器、16GB DDR4 内存以及 512GB SSD 固态硬盘,整体硬件水平处于大众用户的主流区间。
二、测试准备与说明
2.1 测试场景与核心指标
本次测试聚焦云电脑与传统 PC 在两大核心场景的实战表现,通过多维度指标拆解,来体现云电脑 vs 传统 PC 的全方位对比。
在 3A 游戏场景的评测中,构建了立体化的测试体系:
其一,设备兼容性对比,着重考察各平台对不同终端(如笔记本、平板、手机)的适配深度,包括操作映射的精准度与多设备协同的流畅度。
其二,聚焦各云电脑平台的资源储备是否充足,能否实现'随开随玩'——具体包括游戏库覆盖广度(主流 3A 大作的收录情况)、高峰时段的资源调度效率(如同时在线用户激增时是否出现排队等待)。
其三,核心体验维度。通过帧率表现、延迟控制与画面体验的多维度对比,直观呈现不同设备在游戏性能上的差异。
对于 AI 训练场景实测的方面:
其一,是创作部署的时间成本,从环境初始化、依赖库配置到模型加载完成等的时间消耗,关注非技术用户的操作门槛(如是否支持一键部署、自动版本适配)。
其二,以 Stable Diffusion 为测试样本,在固定参数(512×512 分辨率、50 步迭代、相同提示词库)下,对比单张图像生成耗时,图片生成质量。
其三,针对大模型推理效率,选取 DeepSeek 等主流模型,通过复杂指令集(如多轮逻辑推理、长文本摘要)的响应速度与准确率双重维度,考验各平台对大算力需求的支持能力。
2.2 测试环境与设备信息
以下是本次我们评测的配置图如下:
名称 场景方向 cpu 显卡 运行内存 ToDesk 云电脑 3A 游戏场景 Intel i7-12 核 20 线程 NVIDIA GeForce RTX 4070 32GB ToDesk 云电脑 AI 训练场景 8 核 16 线程 NVIDIA GeForce RTX 4090 64GB 海马云 3A 游戏场景 Intel i7-12 核 20 线程 NVIDIA GeForce RTX 4070 32GB 海马云 AI 训练场景
青椒云 3A 游戏场景 Intel Xeon 16 核 16 线程 NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 32GB
青椒云 AI 训练场景 AMD EPYC-Milan16 核 16 线程 NVIDIA RTX A4000 32GB
传统笔记本电脑 全场景评测 AMD Ryzen 5 4600H 6 核 12 线程 NVIDIA GeForce GTX 1650 8GB
从配置信息上看 ToDesk 云电脑:提供的 13 代 Intel Core 12 核 20 线程使其在多任务处理、大型软件与游戏运行中表现出色,性能稳居天梯图前列,并且在 AI 训练场景还提供了 4090 这一顶尖配置供我们选择。海马云:同样采用 13 代 Intel Core 12 核 20 线程处理器,但高性能的 4090 显卡全系列存在资源不足的问题,用户点击购买时会直接显示服务器繁忙。青椒云:则是直接将服务器资源划拨过来,基于 Skylake - SP 架构,处理器采用的是 14 纳米制程。相较于其他几款云电脑,该处理器制程较老旧,性能欠佳,在运行大型游戏和专业软件时,表现不够强劲。
三、3A 游戏场景实测:帧率、延迟与画面体验对比
3.1 跨平台兼容性对比 云电脑的跨平台兼容性也是作为选择的一个重要方向,其直接决定的我们能否在拥有不同设备的情况下能否使用云电脑,是用户体验的很大一部分。
从跨平台设备兼容性来看,ToDesk 的表现最为出色,其支持的系统与设备覆盖范围广泛,不仅包含 Windows、macOS、iOS、安卓,还兼容平板设备及 Web 网页端。用户只需通过浏览器,即可体验云电脑的强悍性能。海马云的跨平台兼容性相对一般,仅支持电脑端(含 Windows 设备)与苹果设备。青椒云的跨平台兼容性尚可,提供了对电脑端、手机端及平板设备的支持,但与 ToDesk 相比,因其不支持网页端,在使用便携性上大打折扣。
3.2 网络带宽对比 云电脑而言,稳定充足的宽带是流畅运行的基础,尤其 3A 大作对数据传输速度和稳定性要求极高。下面我们看看各家云电脑表现如何?网络带宽究竟哪家最强?
在网络带宽测试方面结果出乎意料,本来以为 3 大云电脑厂家的网络带宽就算有差距也不会相差太大。结果 ToDesk 云电脑测试速度居然达到了 788Mbps,上传速度也达到了 527Mbps,而青椒云和海马云以及本地电脑测试下来最高才 20M 左右的速度,ToDesk 云电脑属于是遥遥领先一大步。
这里我和大家一样觉得很不可思议,真正下载速度有这么快嘛?废话不多说我们实际下载一款游戏来看看。
实测数据显示,ToDesk 云电脑的下载表现与我们前面测试的一致:网络平均下载速度稳定在 700Mbps 以上,峰值更是达到 752Mbps。这样的速度堪称强悍——即便是动辄数十 GB 的大型 3A 游戏,也能在 5 分钟内完成下载,为玩家节省了大量等待时间。
3.3 帧率、性能实测对比 在帧率与性能测试环节,我们选用 AnTuTu Benchmark(安兔兔)作为评估工具。正如玩家圈常说的'不服跑个分',通过量化的跑分数据,能更直观地展现各设备在运算能力、图形渲染等维度的真实表现,为性能对比提供扎实依据。
从本次实际测试结果来看,ToDesk 的跑分表现最为突出,最高达到 4161570 分。同为搭载 NVIDIA GeForce RTX 4070 显卡的海马云,其跑分略低于 ToDesk 云电脑。而青椒云受限于资源配置,其电竞云电脑的最高配置为 4060 系显卡,因此跑分较 ToDesk 低了近一半,在电脑性能方面稍显不足。
青椒云还有一个很尴尬的情况是,电竞方面的电脑资源不太够用,咱们这台测试的电脑还是避开了高峰时间段才体验到的。
说完了跑分我们接下看看各家电脑在高性能场景下帧率如何吧!
本次测试中,ToDesk 的帧率表现领先,整体达到 500 多帧。青椒云因显卡硬件配置稍逊于另外两家,测试中帧率约为 254 帧。海马云性能表现尚可,平均帧率达 300 多帧,略低于 ToDesk。
其中在高渲染场景下,ToDesk 的平均帧率稳定在 400-500 帧区间,表现均衡;而其他几家的帧率波动幅度则相对较大。
3.4 3A 游戏场景实测对比 既然是游戏场景的实测,那必然得请出 3A 大作来'真刀真枪'地验验成色。咱们先从基础体验说起——各大云服务厂商对这些重磅游戏的支持给不给力?云电脑里是不是早就贴心预装好了?这可是我们玩家上手前最关心的事儿。
从游戏支持来看,ToDesk 云电脑和海马云的预装游戏数量最多。相比之下,青椒云仅提供基础的电脑与网络支持,并未预装任何游戏,这无疑给玩家的体验带来了阻碍——若想用它玩 3A 大作,还得花大量时间下载,体验欠佳。海马云虽然支持的游戏数量不少,但和 ToDesk 云电脑相比,其预装的大多是小游戏,在 3A 游戏的覆盖上明显不及 ToDesk。
下面我们采用 3A 游戏 地平线 4 极速竞技 来测试一下电脑在实际使用中的电脑的性能和帧率变化如何,在测试中选择开启最高画质来测一测。
在实际测试中 ToDesk 云电脑在 地平线 4 极速竞技最高画质下的平均帧率在 200 和 260 之间,上下波动很小 FPS 始终保持在 200 以上。
海马云在本次测试中表现也还不错,实际帧率在 150 左右上下浮动但是由于画面传输技术的原因实际体验不是很好,虽然我们开的是最高画质,但传输过来的画面感觉却有点糊。
青椒云在实际测试表现更为不佳,帧率在 90~120 之间来回跳动,体验不及海马云,难满足流畅需求。
3.5 产品性价比对比 性价比是用户选择云电脑的核心考量因素之一,尤其在注重实用消费的当下,高性价比产品更易获得青睐。在这一维度上,ToDesk 云电脑的做法颇具诚意:新用户注册即可领取 1 小时免费体验时长,让用户先亲身体验产品性能,满意后再决定是否进一步使用。这种'先体验后选择'的模式,也从侧面体现出 ToDesk 对自身产品实力的十足信心。
从对比数据可见,ToDesk 云电脑在三款云电脑中的定价相对最低。以满足游戏娱乐需求的配置为例,其 3060 机型的单位时长价格更具优势;而配置相当的青椒云,单位时长价格略高于 ToDesk。海马云则受限于设备资源可选范围,仅提供 70 系列机型,其单位时长价格在三者中相对较高。
四、AI 训练场景实测:算力、效率与成本博弈 云电脑除了在游戏电竞领域应用广泛外,在 AI 训练场景的需求也十分旺盛。相较于 90 系列显卡动辄一万多元的起步价,这让许多想要尝试 AI 创作的人望而却步。而云电脑能完美解决这一问题,用户只需花费几十元,就能体验到 90 系列顶尖配置的显卡,足以满足处理对话生成、高复杂度图像生成等 AIGC 任务所需的高性能要求。
4.1 AI 创作部署时间成本对比 有了云电脑,我们在进行对话生成、高复杂度图像生成等 AIGC 任务时,高性能方面已无需担忧。但在使用云电脑开展 AI 训练与创作时,运行环境同样至关重要。如果云电脑未预先安装对应的环境部署,用户就需手动安装大量依赖环境,这无疑会十分繁琐。下面,我们就来看看各大云电脑厂商提供的 AI 云电脑环境究竟如何。
综合来看,三款云电脑在 AIGC 环境支持方面的呈现出明显梯度:ToDesk 云电脑 > 海马云 > 青椒云。
其中青椒云的支持最为有限,仅提供了 Stable Diffusion 这一款适合初学者快速入门的 AI 绘画软件;海马云则包含 ComfyUI 以及 DeepSeek R1 14B 大模型,但相较于 ToDesk 云电脑提供的 DeepSeek R1 32B 大模型,在量级上存在明显差距。而 ToDesk 云电脑在 AI 绘画领域的支持更为全面,不仅预设了 ComfyUI,还预装了 sd-webui。因此,在本次 AI 训练环境对比中,ToDesk 云电脑更适合用于 AI 训练——无论是进行大模型训练还是 AI 绘画创作,都能实现开箱即用,无需担心环境下载等问题。
4.2 AI 绘画场景 Stable Diffusion 性能对比 Stable Diffusion 是由 Stability AI 公司于 2022 年推出的开源生成式人工智能模型。它是首个完全开源的多模态生成模型,它结合了分数阶扩散方程和卷积神经网络(CNN)的思想。这个方法的核心思想是将文本作为扩散源,通过扩散过程将文本信息传递到整个图像中,从而生成一张图像。
在 Ai 绘图训练方面我们主要使用两款软件分别是 Stable Diffusion 与 ComfyUi。Stable Diffusion 原生界面简单,其 WebUI 采用填表式操作,适合初学者快速入门,各项功能布局直观,但工作流不够直观,复杂任务时用户难以清晰把握整个生成过程。ComfyUi 则是以图形化界面和节点式操作为亮点,用户通过拖拽节点构建生成流程,能清晰看到图像生成的每一步骤和数据流向,适合需要自定义生成流程的高级用户,但上手难度较高,需要对 Stable Diffusion 及各种扩展能力的原理有一定理解。
在 ToDesk 云电脑上为俩款软件都给我们提供了,不仅有 ComfyUi 启动器,还有 Stable Diffusion 的 WebUI 启动器非常全面。
借助 ToDesk 云电脑的 ComfyUI 工作流,生成一张高清图片仅需 3 秒,高效性能尽显。更贴心的是,启动器中预设了 3 个涵盖常见场景的默认模板,清晰呈现节点逻辑与参数设置,能帮助初学者快速上手,轻松开启 AI 绘图创作。
如果你对 ComfyUi 有一定基础不想使用默认的工作流,没关系官方在整合包里已经准备好各种工作流和大模型供我们选择,并且提前内置了夸克网盘让我们的体验畅通无阻。
在推荐的工作流链接中我们可以找到百花齐放的 comfyUi 工作流,不管是 AI 生成视频还 Ai 绘制各种风格的功能都应有尽有。
这里可能有很多人说 ComfyUi 是太难上手了,ToDesk 中可以快捷使用 Stable Diffusion 嘛?那自然是没问题,官方为我们预设了 Stable Diffusion 的 WebUI 启动器,这里我们也是只需要一键启动就可以使用 Stable Diffusion 了,我们这里测试生成一张图片大概 3 秒钟就好了。
这里我们也是使用各个云电脑都进行了 Stable Diffusion 绘画。测试过程中,所有云电脑均采用完全一致的提示词,重点聚焦于复杂场景(如包含多人物、多元素交互的画面)与高分辨率图像生成场景——通过对比最终输出的图像质量,来评判哪家在细节呈现(如纹理清晰度、元素边缘处理)和色彩准确性(如色调还原度、色彩过渡自然度)上表现更优,整体效果更完善。
从图像对比结果中,我们能清晰看出:ToDesk 云电脑生成的图像质量处于本次测试的第一梯队,整体表现令人满意,尤其在细节呈现与色彩准确性上优势突出。
相比之下,青椒云和海马云的表现则略逊一筹,在绘制细节方面存在明显不足。特别是在复杂场景或高分辨率图像生成任务中,二者均未能达到与 ToDesk 云电脑同等的水准,不仅整体画面精细度欠佳,还出现了人物细节不完善(如手指形态错误)等问题。
4.3 大模型 推理效率对比 为进一步验证不同云电脑搭载的大模型在实际任务中的推理效率(包括响应速度、逻辑准确性及任务适配能力),我们针对性设计了两个具有代表性的推理性问题。这两个问题分别从'语言生成逻辑性'和'基础数学推理'两个维度出发,可直观反映大模型在不同类型推理任务中的表现,具体测试问题如下
问题 1:请给出 10 句以樱桃俩字为结尾的句子。
问题 2:如果晾干 5 件衬衫需要 4 小时,那么晾干 20 件衬衫需要多久?
本次对比实验仅选用海马云的 DeepSeek R1 14B 与 ToDesk 云电脑的 Qwen 32B 两款模型。未将青椒云纳入测试,主要原因是其系统未预装大模型;若需自行拉取部署,如上图所示,仅拉取过程就需 14 小时,后续还需额外搭建其他环境,整体操作耗时过长,测试便利性较差。
在本次语言生成逻辑性测试中,ToDesk 云电脑搭载的 Qwen 32B 大模型表现尤为突出,以全对的战绩大幅领先海马云所使用的 DeepSeek R1 14B 模型。
海马云在测试中的回答质量与效率均存在明显差距:一方面,其仅能生成两句符合测试要求的内容,在语言逻辑连贯性、信息准确性等核心评估维度上表现欠佳;另一方面,在测试过程的提问交互与回访验证环节中,该模型还频繁出现响应中断、画面卡顿的情况,不仅影响测试流程的顺畅推进,也难以满足用户对稳定生成体验的需求。
在基础数学推理测试中,ToDesk 云电脑的表现十分精准:不仅正确推导出最终答案,更准确识别出题目背后的'并行事件'逻辑——明确'晾干 5 件衣服需 4 小时'的核心是'衣物可同时晾晒',因此即便数量增加到 20 件,所需时间仍为 4 小时,推理过程完整且贴合实际场景。
反观海马云的 DeepSeek R1 14B,受限于设备算力,未能深入分析题目逻辑,仅对'5 件 4 小时'和'20 件'进行了简单乘法计算,既未识别出'并行晾晒'的关键前提,也未得出符合实际的完整答案,推理结果存在明显偏差。
五、综合对比与场景适配建议 综合测试结果,ToDesk 云电脑、海马云、青椒云在 3A 游戏与 AI 训练两大核心场景的表现差异显著,具体总结如下:
3A 游戏场景:跨平台兼容性最强(支持 Windows/macOS/iOS/ 安卓 / 平板 / Web 端),网络带宽(788Mbps 下载)与帧率(地平线 4 最高画质下 200-260 帧)遥遥领先,预装 3A 大作丰富;定价最低且新用户有 1 小时免费体验,性价比突出。
AI 训练场景:AIGC 环境支持最全面(预装 ComfyUI、sd-webui 及 Qwen 32B 大模型),开箱即用;Stable Diffusion 生成图片仅需 3 秒,图像质量最优;大模型推理效率出色,语言逻辑与数学推理测试均全对。
3A 游戏场景:硬件配置(i7-12 核 + RTX 4070)与 ToDesk 相当,帧率(地平线 4 约 150 帧)略低,且因画面传输技术问题,最高画质下画面偏糊;预装游戏以小游戏为主,3A 覆盖不足;跨平台兼容性一般(仅支持电脑端与苹果设备)。
AI 训练场景:支持 ComfyUI 与 DeepSeek R1 14B 大模型,但大模型量级与推理效率不及 ToDesk,数学推理仅做简单计算、语言逻辑测试仅 2 句达标,且交互中易卡顿;高性能 4090 显卡资源不足,购买时频繁显示服务器繁忙。
3A 游戏场景:硬件配置最弱(RTX 4060 Ti/RTX A4000),帧率(地平线 4 90-120 帧)最低,电竞资源紧张需避开高峰使用;无预装游戏,需用户自行下载;跨平台不支持 Web 端,便携性差;单位时长价格高于 ToDesk。
AI 训练场景:AIGC 环境支持最少,仅提供 Stable Diffusion;无预装大模型,自行拉取部署需 14 小时且需额外搭环境,测试便利性差;Stable Diffusion 生成图像细节不足,复杂场景易出现人物细节错误。
结语 所以综合来看的话青椒云表现垫底,仅适配基础 AI 绘画,服务器紧张、配置弱(最高 RTX 4060 Ti),游戏与 AI 体验均差,仅适合基础需求用户;海马云处于中等,虽有基础游戏配置,但画面、AI 推理及高配置资源均有短板,适合可妥协性能的低需求用户。ToDesk 云电脑凭借丰富的云电脑资源以及自家三大核心远程技术,在游戏端全平台兼容、高带宽高帧且预装 3A;AI 端预装工具与大模型,生成快、推理准;硬件多选、网络稳、性价比高。
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