ToDesk、青椒云、顺网云算力对决:老旧电脑跑 AI 哪家强?真实数据揭秘

随着 AI 大模型的崛起及广泛应用,旧电脑显示出了硬伤,硬件配置方面,老旧的 CPU、GPU 性能不足,运算速度缓慢,导致 AI 模型训练和推理耗时极长。内存与存储有限,无法承载大型 AI 数据集和复杂模型。散热不佳,运行 AI 任务时易过热死机。且旧电脑可能不兼容新的 AI 框架与工具,软件更新困难。这使得用户在利用旧电脑探索 AI 时,体验大打折扣,而 ToDesk 云电脑、青椒云、顺网云等或许能为解决这些问题带来新契机。今天就来实测一下常用的 ToDesk 云电脑/青椒云/顺网云,博主将从功能、优缺点等方面为你深度剖析这几款云电脑,帮你选出最适合的那一款!🏆
一、旧电脑运行 AI 的痛点
1.1 痛点分析
AI 浪潮来袭,诸多爱好者与从业者都想借 AI 拓展工作与创作边界。可家中旧电脑在面对 AI 应用时,尽显疲态。老旧 CPU 运算能力匮乏,处理 AI 复杂算法效率低下;GPU 性能落后,无法加速图形密集型 AI 任务。内存不足,频繁出现数据加载卡顿。散热不良,长时间运行易因过热降频甚至罢工。软件兼容性也成问题,新 AI 工具与框架难以适配。旧电脑跑 AI 困难重重,亟待新方案破解困局。
总结为以下几点: 1. 算力不足:旧电脑的 CPU、GPU 性能有限,难以支持复杂的 AI 模型训练和推理。 2. 内存瓶颈:AI 任务通常需要大量内存,旧电脑的内存容量和带宽不足。 3. 散热与稳定性:长时间运行 AI 任务导致旧电脑发热严重,性能下降甚至崩溃。 4. 成本限制:升级硬件成本高,且旧电脑的硬件架构可能无法支持最新技术。
1.2 解决方案
随着 AI 技术的蓬勃发展,旧电脑却在运行 AI 应用时举步维艰。老旧硬件配置让复杂 AI 任务运行卡顿,漫长等待严重影响效率。高昂的硬件升级成本,使不少用户望而却步。在此背景下,ToDesk 云电脑、青椒云、顺网云等应运而生。它们无需更换实体硬件,借助云端强大算力,打破旧电脑性能瓶颈,让用户能以较低成本、便捷方式,在旧电脑上顺畅运行 AI 程序,为解决旧电脑适配 AI 难题提供全新思路 。
云电脑服务(如 ToDesk 云电脑、青椒云、顺网云)通过云端算力支持,帮助用户突破本地硬件限制,实现高效的 AI 创作。
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二、测试准备
博主计划从以下主要测试目标方面展开: 1. 测试设备 - 旧电脑配置:Intel Core i7 1165G7,32GB 内存,NVIDIA GeForce MX450 显卡(更多信息参考下文图 1)。 - 云电脑服务配置:ToDesk 云电脑、青椒云、顺网云。 2. 测试工具与任务 - AI 软件:Stable Diffusion(图像生成)、DeepSeek(自然语言处理)、TensorFlow(深度学习)。 - 任务类型:图像生成、文本处理、模型训练。 3. 性能指标 - 任务完成时间、资源占用率、稳定性、用户体验。
三、旧电脑的 AI 任务表现
首先,先来看看我的旧电脑配置:

图 1:旧电脑配置数据
可以明显看出, CPU、内存、硬盘、显卡、主板和显示器等配置并不高。内存容量小,类型从 SDRAM 到 DDR 逐步发展。硬盘多为机械硬盘,显卡有集成和独立之分。主板芯片组决定硬件支持,显示器尺寸小、分辨率较低。这和云电脑不同,本地配置有实体硬件。
然后我们在此机型上测试运行 AI 任务的实际效果。
Stable Diffusion:生成一张 512x512 图像耗时约 15 分钟,内存占用率高达 90%,CPU 温度飙升。

DeepSeek:处理一段 1000 字文本耗时约 10 分钟,响应缓慢,多次出现卡顿,试了不下四次才生成成功。

TensorFlow:训练一个简单的 MNIST 模型耗时约 2 小时,GPU 利用率低,散热问题严重。

接下来,实测看看三家云电脑的算力表现。
四、云电脑的算力优势
4.1 ToDesk 云电脑
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4.1.1 CPU 性能实测
ToDesk 云电脑配置高,CPU12 核,内存 24G,显卡 RTX4070。如果想运行大模型,可以选择 8 核 16 线程,内存 64G,显卡 4090,同时支持 300G 存储。

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核心硬件测评

4.1.2 AI 软件支持
ToDesk 云电脑早已内置 Stable Diffusion、DeepSeek 等主流 AI 软件,运行流畅,无兼容性问题,在 AI 软件支持方面展现出了显著的优势。
在性能层面,ToDesk 云电脑配备强大的算力,能够轻松应对各类 AI 软件的复杂运算需求,即使运行大型深度学习模型也游刃有余。其出色的图形处理能力,也为 AI 视觉类软件提供了细腻、流畅的图像渲染效果。
从兼容性来看,ToDesk 云电脑对主流 AI 开发框架和软件,如 TensorFlow、PyTorch 等,均有良好的适配,无需担心软件与硬件之间的不兼容问题。
使用便捷性上,用户通过普通设备就能远程连接云电脑,随时随地使用 AI 软件,打破了硬件设备限制。而且数据存储在云端,不仅保障了数据安全,还便于数据的共享与协作。

总之,从软件兼容性来讲,ToDesk 云电脑对各类 AI 开发软件与框架无缝适配,稳定运行,避免了因软件不兼容带来的效率损耗。
4.1.3 AI 生产力效率
Stable Diffusion:生成一张图像耗时约一分钟内,资源占用率低,运行稳定。这是我自己描画的,有点格外的卡哇伊(好尴尬😅)!!!
示例图 1:第一次自己动手配图,表示很生疏,哪个好点哪里🌞

示例图 2:参数自己调整,迭代越低运行加载越快🌞

DeepSeek:ToDesk 云电脑提供 7B 和 32B 两种模型,分别适用于日常任务和专业场景。7B 适合快速生成设计草图或文案,这里实测处理一段 1000 字文本耗时约 7 秒,响应迅速,无卡顿。而 32B 擅长深度处理,能生成复杂代码,效率也非常高!

TensorFlow:训练 MNIST 模型耗时约几分钟,GPU 利用率高,散热良好。

通过以上实测案例,可以看出 ToDesk 云电脑在图像生成、文本处理、模型训练等任务中,效率显著高于旧电脑和竞品。

实测同时运行 DeepSeek 大模型+Stable Diffusion 大模型+TensorFlow 大模型 CPU 依旧占用率不高!运行使用皆很流畅,这里强力好评 👍👍👍!!!

4.1.4 用户体验
从安装到云电脑桌面应用,操作简单,界面友好,支持多设备无缝切换,适合长期使用。界面流畅度真是没的说,一点卡顿感都没有,比自己电脑快太多了,体验感很棒。
桌面简洁,提示人性化,附带 DeepSeek 本地大模型一键启动

对新手极为友好。4070 的包时机低至 2.33/小时,4090 最低也才 2.83/小时,适合刚需和想初次体验的小伙伴。还有 ToDesk 云电脑新用户使用【todeskfast】一毛钱 3 小时 4070 云电竞。

4.2 青椒云
能支持市面大多数操作系统

4.2.1 CPU 性能实测
在青椒云的 CPU 性能实测中,其表现有亮点也有不足。以基础的 4 核 8G 配置为例,在处理日常轻量级办公任务,如简单的文档编辑、网页浏览时,能维持较为流畅地运行状态,基本满足普通办公需求。但一旦面临多任务并行,像同时打开多个办公软件、进行视频会议等,CPU 占用率会迅速攀升,出现明显卡顿,运行效率大打折扣。

若选用 16 核 32GB,在处理复杂设计软件运算、多图层图形渲染等重度任务时,相较基础配置有显著提升,能在可接受时间内完成任务。然而,与同价位段其他专业云电脑相比,青椒云在多线程任务处理的速度和稳定性上,仍存在一定的追赶空间 。
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4.2.2 AI 软件支持
青椒云在 AI 软件支持方面表现亮眼。它全面兼容主流 AI 创作软件,像 AI 绘画领域热门的 Stable-Diffusion,已被直接内置在云桌面服务中,软件参数也经过调优,即点即用。不过他们的 Stable-Diffusion 和 DeepSeek 是分开镜像,等于要分开付费,显卡都是 A4000-16G。

同时,青椒云与众多领域专家、博主合作,在云桌面内置了丰富模型资源,涵盖多种风格与类型,但是在我选购的时候,发现社区镜像虽然很多,分门别类的,随机点来好几个都是高延迟,选中就会变成自动匹配数据中心。

4.2.3 AI 生产力效率
Stable Diffusion:生成图像耗时约 3 分钟,资源占用率中等,偶尔出现延迟。

DeepSeek:处理文本耗时约 2 分钟,响应较快,但稳定性稍差,总是有卡顿感,会偶尔出现长时间思考,思考不出来等问题。

TensorFlow:训练模型耗时约 30 分钟,GPU 性能较强,但价格较高。

4.2.4 用户体验
试用的 AIGC 标准版的云电脑,青椒云有专门的 AIGC 套餐,内置 StableDiffusion 可直接开启,但运行速度较慢,延迟达 150ms。体验中上!!!

4.3 顺网云

4.3.1 CPU 性能实测

顺网云的 CPU 性能在实测中表现较为出色。它采用 10 代 i7 处理器,拥有 8 核 16 线程 。运行普通办公软件时,都能流畅完成。在一些对 CPU 算力要求较高的 AI 任务中,目前只 DeepSeek 大模型。
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核心硬件测评

4.3.2 AI 软件支持

顺网云在 AI 软件支持方面,目前仅支持 DeepSeek 1.5b 和 7b 这两种模型运行。
4.3.3 AI 生产力效率
Stable Diffusion:无内置,会麻烦些,需要自行安装 SD。安装后实测生成图像耗时约 4 分钟,资源占用率较高,稳定性一般。

DeepSeek:处理文本耗时约 2 分钟,响应速度一般,偶尔卡顿,文章过长的需要频繁点击继续写,很麻烦。

TensorFlow:训练模型耗时约 40 分钟,性价比高,但性能略逊于 ToDesk 云电脑和青椒云。

4.3.4 用户体验
试用的河北 2 区 RTX4070 的云电脑,整体流畅,稍微有几处卡顿,算力仅有 DeepSeek 大模型,运行使用起来,稍微有点延迟!!!

五、结论与建议
实测显示,使用 ToDesk 云电脑助力旧电脑运行 AI,优势显著。具体展现在以下方面:
1.ToDesk 云电脑在 AI 算力支持上表现优异,配备高性能 CPU 与 GPU,显著优于旧电脑和部分竞品。
2.支持流畅运行各类 AI 程序,DeepSeek-R1 (32b),大幅缩短运算时间,提升 AI 创作效率。
3.兼容性广,全面跨平台系统支持,并且通过网络连接即可使用,不受旧电脑软件兼容性困扰。
4.性价比高,可选择的服务多,适合新手小白和专业创造者。
个人体验就是,ToDesk 云电脑博主在使用过程中全程无卡顿,流畅度高,使用很舒适,如果追求这方面的可以选择 ToDesk 云电脑。青椒云博主在使用过程中,普通功能使用流畅度挺好的,算法那块稍稍有点卡顿。顺网云总体配置也挺不错,云电竞板块体验不错,但算力支持方面差点意思。
对云产品的建议:
在实测 ToDesk 云电脑、青椒云、顺网云用于旧电脑运行 AI 后,建议云电脑服务商进一步优化网络传输稳定性,减少因网络波动导致的运行卡顿,保障 AI 运算流畅。适当增加免费试用时长,方便用户充分测试各功能是否契合自身需求。另外,可推出更灵活的套餐组合,根据用户 AI 任务负载,定制不同算力、存储和时长搭配,降低使用成本,同时加强技术支持,及时解决用户在使用云电脑运行 AI 时遇到的各类问题 。
对用户的建议:
1.对于 AI 创作者和开发者,ToDesk 云电脑是一个高效、稳定、经济的选择。
2.可根据具体需求选择合适的云电脑服务,充分利用云端算力优势。
3.实测三个云产品,从安装到使用,我很喜欢 ToDesk 云电脑的布局,更人性化,算力支持更高效,更便捷。青椒云和顺网云,在整体风格上稍微粗糙点,布局偏硬感,算力支持勉强接受,使用方面也还不错。
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