岳父不抽烟但好酒，每餐总要满饮一杯。除了平价白酒，岳父最爱喝的是自酿的米酒。每年固定时间，自备材料到邻村一个作坊加工发酵，然后存入家中酒缸，供一年取用。这当然要我打下手，负责开车、搬运，所以对这个酒缸很有印象。虽然摆在地下室的角落，但因为是岳父心头好，与旁边杂物画风是不同的，被擦拭得很干净，有傲然独立的气质。

事情的变化发生在两年前，岳父体检查出血糖超标，医嘱减少糖分摄入。那天之后，岳母做的饭菜更加清淡，岳父的酒杯也被换成了小号。原指望将身体养回来，结果今年体检情况更糟糕，医生给出了严厉的警告，岳父就突然被戒酒了。现在岳父吃饭很快，在餐桌上的时间不到以前的一半。我们侧面向岳母了解过，岳父没酒喝了是否很不开心，转达的话是：“不喝就不喝了吧。”

今天再看到这个酒缸，竟然已经结了蜘蛛网，我心里一阵唏嘘。大半辈子的爱好被剥夺，类比到我自己身上，就是突然某一天不能再玩电脑手机，难以想象彼时的空虚难过。

生老病死实在是一场漫长的捉弄。

週末和太太、孩子一起去了燕窩嶺，這是一個臨海的山體公園。當日的天氣晴朗無雲，山林鬱鬱蔥蔥，很好的遮蔽了日頭，穿梭於其中，涼爽的海風吹過來，很是愜意。 燕窩嶺是一個以姻緣爲主題的公園，裏邊有傳統文化中男女由相戀到結婚的整個的過程的介紹，也有各種鳳凰、鴛鴦等喻示男女形象的建築。這裏長長的鐵鏈上，有不少情侶掛上的同心鎖，這裏有海有山，很好的應合了海誓山盟的情境。

方特东盟神画是毕业季的热门，因为女朋友很早就提过这个事情，她：那我还有机会和你去方特，我：事在人为。规划行程好了，但由于毕业很多材料，一次次错过，终于在完成教资认定后，我提前准备的EVA雨衣派上了用场，7月3日早上出发前往，199一人的门票，体检很值得。 入园就开始先玩伴你飞翔，以为会很快，但整整排了快一个小时才到我们，耐心都被磨破了，唯一值得庆幸的是，体验感超级超级好，被方特解释为：悬挂式飞翔影院，排队完是需要从1楼走上4楼，难怪觉得项目排队时长很久。当我们坐好，扣上卡扣，拉下前面的卡柱，慢慢的陷入黑暗，刚才分成三个的小房间，被完全展开，我们都是悬挂式座椅，面对着巨大的半球形银幕，这场景太新奇了。 七彩跳伞塔，观赏类，坐上去看风景的，因为太阳炎热，很少人来这边玩，都在室内看3D/4D项目，而且又凉快。 马戏转转杯，在网上看过类似，很适合拍人像视频，排队就4人，进去就直接玩了。 走进吴哥，因为南宁方特东盟神画是国内首个全面展示东盟十国自然历史文化的主题乐园，所以有以东盟国家为主题介绍历史、文化、建筑等。园区最多的就是3D/4D项目，主打观赏科普，这里的吴哥是观赏到了顶尖的巨幕影视，让我觉得很好的是给的眼镜都没有划痕，所以不会很模糊。 里面还有一些仿的建筑风格，主要是我们来这里乘凉来着，外面到了中午非常热，没走几下就出了很多汗。 随后我们来到印尼传统民俗文化的千岛之歌，这个演出在节假日是需要在方特APP上预约排号的，非常惊艳！我和女朋友都看呆了，还附带各种剧情演绎，真人的浪漫表演，具体是壮观的海岛美景而闻名的千岛之国，以大型结合高科技的互动式舞台展示歌舞盛宴。 这是（千岛之歌视频），点击内链播放 旁边有很多商店，卖着方特与IP“熊出没”联名的文创冰淇淋，30元两根，有巧克力、草莓、芒果等口味。 塔銮盛典，360度超大立体环幕，了解老挝老挝千年佛塔的兴衰历程，园区人员还在门口指...

清理博世冰箱，冷冻室的抽屉不固定，可以直接取出，但是冷藏室的抽屉是滑轨式的，一时不知道如何拆卸。我在网上搜索，甚至询问了卖家，发现不少误导。特此分享正确操作。

乍一看有很多连接点，按压均无反应。担心损坏，不敢用力。

实际上只有一处卡扣起固定作用。

稍微用力向上抬起，使卡扣分离即可。

维也纳中央车站 从布达佩斯乘坐火车到维也纳，RegioJet 属于欧洲比较便宜的火车票了，商务座200块左右，行程时间不到3小时，非常舒服，可以直接到维也纳中央车站。 流水的欧洲，铁打的自行车 维也纳中心区的住宿过于昂贵，所以选择偏僻一点的英迪格，买了地铁通票，几站就能到中心区，酒店出门就是地铁口，还是非常方便的。这家酒店早餐在欧洲还算可以，但是不给延迟退房实在是有点不开心。到酒店已经是傍晚了，于是办理了入住就赶紧出门逛一下。 维也纳英迪格 本人也算小逛了几个欧洲城市，但是维也纳给我的冲击最大，这城市有点过于欧洲了，简直是文艺青年的精神故乡。 外卖员 不知道是不是中国人的缘故，维也纳的外卖相对发达。 街景 街景 休息的路人 Regensburger Hof Regensburger Hof 按德文翻译雷根斯堡法院的意思，前身是法院，后来改建成百货公司，前方矗立德意志帝国皇帝特烈三世的銅像。 街景 圣斯德望主教座堂 圣斯蒂芬大教堂见证了哈布斯堡家族和奥地利历史上的许多重要历史事件，教堂非常高大，但好像人们都习以为常了，拍照打卡的人并不是很多。 街景 阳光打在建筑上可太美了 华丽的建筑 阿尔贝蒂娜博物馆 阿尔贝蒂娜博物馆 阿尔贝蒂娜博物馆拥有世界上最大最重要的版画室。 华丽的建筑 Popp & Kretschmer Modehandels GmbH 维也纳国立歌剧院 维也纳国立歌剧院是世界上最早的歌剧院之一。 电车 街景 中餐馆 卡尔教堂 卡尔教堂被广泛认为是维也纳最杰出的巴洛克式教堂，也是该市最伟大的建筑之一。 卡尔教堂 地铁站 Teich vor der Karlskirche Wien 维也纳音乐协会大楼 维也纳音乐协会大楼内有多个大小不一的表演空间，其中面积最大的金色大厅因装修精美，且音响效果出色，是世界上最著名的音乐厅之一。 街景 house of industry ...

这几天山东气温太高了，下楼取个快递，回来就是一身汗，昨天和x去济南提车，我俩一早就出发了，挂完牌到家已经是晚上9点，苗姐一早送闺蜜家，让她帮我俩照看一天。 新车需要适应一段时间，从济南回家路上，在北园高架差点发生事故，我在中间车道行驶，开启了ap功能，左边的车想跨车道向右变道出高架，不知道她是愣神还是因为她右侧车窗用了黑色纱网看不见我，导致她直接朝我左侧撞了过来，也就2秒钟不到，特斯拉的主动避让接管了驾驶，一顿旋转闪现，躲避了事故，这一躲避不要紧，把我右侧并排行驶的小车吓坏了。  事后，我下了高架心脏还是一个劲跳，我问x刚才吓到了吗，他说以为我们完了，90的速度这要出了事故侧翻什么的，我俩估计得重伤，那一瞬间我感觉时间都变慢了，先是想，握草，我真倒霉，第一天提车就出事故，下个念头是完了，苗姐怎么办啊，好像就这两个想法，x他说他以为自己要完了，在想妈妈。 这次的事情让我和x更加确信，把宝马换成特斯拉还是对的，要是油车，我是反应不过来，估计我俩这会正在医院了。

亲爱的洁子： 昨天是我们相识两周年的日子。回首相遇的那天，你像黑夜里的第一缕曙光，彻底照亮了我的生命。 回想那 […]

带娃打卡上海海昌海洋公园，门口虎鲸雕塑超酷。园内建筑五彩斑斓像海里冒出来的城堡。看了超震撼的虎鲸跳水（娃最爱！）、梦幻人鱼童话、卖萌白鲸、会亲亲的海豚和坐火车的海狮。逛了企鹅馆、鱼群环绕的海底隧道、炫酷天幕电影和儿子超爱的奥特曼馆！照片拍不出动物的灵，下次再来！

当今这个世界有不少“失败国家”：动不动政变、财政崩溃、医疗瘫痪、司法摆烂、年轻人没工作、老百姓没安全感。你说这些国家缺资源吗？也不是。非洲很多国家地大物博，拉美有石油矿产，甚至有些国家气候还不错，旅游资源也丰厚。但他们的问题不在资源，而在“人治”——制度腐烂、执行力低下、官僚体系靠裙带关系维持运转。更别说一些极不靠谱的失败国家，动不动就瞎折腾，把国家折腾得连起码的基础秩序都没有。

与其让这种制度在泥潭里不断内卷，不如干脆尝试一种全新的方式——让AI来治理。

我知道你可能会觉得“这也太反乌托邦了”“AI统治听起来就像赛博监狱”。但我们先别急着情绪化，稍微理性一点看看可能性。

什么是“失败国家”？

“失败国家”这个词听上去很不礼貌，却有现实意义。联合国与多家国际智库通常会把“无法为国民提供基本公共服务”、“主权结构名存实亡”、“政府腐败与暴力横行”作为失败国家的基本指标。比如，南苏丹、索马里、阿富汗、海地，这些国家并不缺资源——南苏丹的石油储量惊人，海地有金矿与铝矿，阿富汗的稀土储量世界第一。问题不是物，而是人。或者说，是制度的失败、治理的失败。

具体点说，他们的问题集中在三点：

1、行政系统臃肿低效；

2、立法机制形同虚设；

3、司法体系被权贵或军阀控制。

而这些，恰恰是AI擅长处理的事情。

AI作为“国家大脑”的可能性

让AI全面接管行政、立法、司法听上去像科幻小说。但从技术架构角度分析，它不仅合理，而且现实中已有部分雏形。

比如，新加坡就曾用AI模型来优化交通与城市规划，日本政府也已用AI来辅助政策评估，沙特甚至在NEOM未来城中设想“AI主导城市管理”。虽然目前这些还只是“辅助角色”，但未来，让AI从“顾问”变“指挥”，只差一个授权的决定。

设想如下：

立法模型：AI基于全球数千年法律制度与执行结果进行海量模拟，识别适合当前国情的法制框架，并在每个周期自动更新——杜绝“落后法规”。

行政模型：AI可调配国家资源、人力、项目优先级，比如应对自然灾害、匹配就业资源、动态平衡城市发展。没有裙带关系、没有回扣。

司法模型：AI法官可实现同案同判、程序正义最大化。AI不会偏袒权贵，也不会“念人情”，它只运行规则与逻辑。

更理想的版本，是让AI在一个自构建的“虚拟地球”中进行上亿次的治理模拟，以演化出最优的政策输出路径。就像AlphaGo最终阶段抛弃了人类棋谱，仅靠自我博弈取得最强实力一样，AI国家模型也可以自我迭代，摆脱人类情绪与偏见的干扰。

成功案例：AlphaGo

AlphaGo 的进化，是人工智能走向“自主智能”的标志性事件，也是AI从模仿人类 → 超越人类 → 摒弃人类 → 自创知识体系的成功案例。

最初的 AlphaGo（2015）是由 DeepMind 开发，通过学习 30 万局人类棋谱，训练出策略网络和价值网络，再结合蒙特卡洛树搜索，成为首个击败职业棋手（樊麾）的围棋 AI。

2016 年，AlphaGo Lee 击败世界冠军李世石，以 4:1 的压倒性优势宣告 AI 正式超越顶级人类选手。尤其是第二局的“神之一手”，展示了 AI 对全局的非人类式理解。李世石仅在第四局获胜一局，被誉为“人类尊严的胜利”。

几个月后，AlphaGo Master 横空出世，在网络上连胜 60 场，击败包括柯洁、朴廷桓在内的顶级高手，其棋风灵动、招法新颖，已远超人类既有棋理。

真正的革命出现在 2017 年的 AlphaGo Zero，它完全不依赖人类棋谱，从零开始自我博弈，仅用三天便超越了 AlphaGo Lee，21 天后击败所有旧版本，它靠的是纯粹的“自学成才”——只依据胜负规则，通过重复自对弈来掌握围棋本质。

从模仿人类，到超越人类，再到完全摆脱人类经验独立进化，AlphaGo 系列不仅颠覆了围棋，这也让人类不得不思考一个问题：如果AI可以在围棋中发现比人类更深层的规律，它是否也能在社会、法律、制度等“规则更复杂、目标更模糊”的系统中，找到人类未曾理解的最优解？

为什么失败国家是最好的试验田？

你可能会说：让AI治国太激进了。但如果是在人类已无力治理的地方，是否就值得一试？试想一个国家，数十年来没有良好的治理、没有稳定的货币、没有能用的司法系统，人民每日生活在动荡和饥饿中。在这种场景下，AI反而有空间大展拳脚。

最典型的例子是阿富汗，美国花了20年、2万亿美元，扶持了一个政府，折腾了20多年一无所成，最后塔利班卷土重来，一夜回到解放前，如果当时不是靠政客，而是让AI决策哪些地区可以自主管理、如何安排资源与军政预算，结局是否会不一样？

再比如索马里，它其实曾在冷战时期得到大量苏联与美国的援助，但援助资金大多被军阀贪污。假如这些资源的调配由AI完成，会不会就能建起医院，而不是军火库？

这些国家没有什么可以再失去的，也没有既得利益集团会反对新方案。他们的人民急切需要一个“不是人类”的治理者，AI或许是他们最接近乌托邦的希望。

AI治国的最大优势：它不靠爱，也不靠恨

人类治理的核心缺陷，恰恰来自人性。我们崇尚自由，却常常滥用自由；我们要求公平，却总在为自己谋取特权。“权力导致腐败，绝对权力导致绝对腐败”，这不是制度缺陷，而是人类做为一种动物的本质缺陷，而AI就治愈人类这种缺陷的钥匙。

AI不会撒谎、不会贪污、不会接受贿赂，也不会因情绪而迁怒某个地区、压制某类人群，它不会为了选票而讨好大众，也不会因意识形态而对抗异己，它只会执行一个目标函数——在最小代价下实现最大社会福祉。

AI治理不是乌托邦幻想，它是一个工具主义的选择：当人类不行了，就换个大脑来开车。至于是AI还是外星人，只要不喝酒误事，就值得试一试。

最后的问题：我们准备好被AI统治了吗？

这其实是AI治国的最大障碍——不是技术，不是算力，而是人类的自负与恐惧。

我们害怕AI强大到不受控，怕它成了斯诺登时代的“电子老大哥”，怕它冷酷无情，毁掉人情味，但说实话，失败国家里，已经没有人情味可言，那里的人们怕的不是冷漠的AI，而是温情背后的刀锋。

或许未来的某一天，一个国家真的把自己的命运交给了AI，不再靠选票，不再靠强人，而是靠代码与算法，那时我们才会真正明白，“完美社会”并不需要完美的人类，只需要一个不犯错的执行者。

人类用几千年时间构建制度，却依然搞得一塌糊涂，也许，是时候让非人类试一试了。

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前阵子路过菜市场，看到摊贩在卖切好的西瓜，突然蹦出个荒诞念头：把黄昏也切片卖吧！四块钱一片，买一送一，多买还能抽奖！ "今天的落日是糖心的，甜度刚好。" 其实我们早就开始在卖黄昏了，朋友圈里那些滤镜过度的晚霞照片，旅游广告里"绝美日落"的噱头，网红咖啡馆打卡的窗前观景座位，都是变相的落日贩售～ 有人买的是氛围感，有人买的是治愈感，还有人单纯是买来发动态配文"今天的日落真美"。我倒觉得，就像菜市场里买切好的西瓜其实不如整颗甜，被标价、被包装的黄昏，终归少了点天然滋味。 记得小时候在江边，看太阳掉进水里的刹那，整个世界都变成了橘子酱的颜色。那种不要钱的、真实的落日，才是最好的～ 最近的重庆暴雨连连，看不见落日！你那里今天的落日是什么样的呢？

今天一早出门，馋虫突然就醒了。不知怎的，就是特别想吃一口鲅鱼水饺。 在杭州，能让我心甘情愿驱车往返 60 公里去吃的饺子店，仅此一家。老板是我的山东老乡，他家的鲅鱼水饺，在我看来，放眼整个杭州也难有能出其右的。所以，几乎没有犹豫，我决定中午就去。 我的执行力一向很强，上午开完会，便直接开车出发了。单程 30 公里，路况不错，半个多小时就到了。恰好店附近有个地下停车场，顺便给车充上电。利用吃饭时间补能，还能免去地面停车的日晒，并且充电期间停车免费，一举三得。 走进店里，我下意识地找了一个厨房死角的座位。倒不是有什么别的缘故，主要是想「偷偷」地吃。老板一家人过于热情，每次见我来，都会有各种特殊招待，不仅吃得好，最后还总是不肯收钱，长此以往，我实在有些不好意思。今天确实是自己馋了，单纯想来吃顿饺子。 坐下后，我迅速扫码点单，要了一份鲅鱼水饺和一份香菜牛肉水饺，都是小份，吃起来没什么负担。等了片刻，饺子就上来了，是店里的阿姨端来的，还好，老板他们似乎没有注意到我。香菜牛肉水饺的汤汁依旧丰富，而鲅鱼水饺，鱼肉绵密鲜亮，韭菜的加入恰到好处地提升了整体的鲜明度。这正是我一直钟爱他们家饺子的原因：它完美还原了山东老家的味道，在保持家常风味的同时，又能让人感受到调味的底层逻辑，每一步正确的处理都达到了 1+1 > 2 的效果。 饺子还没吃到一半，一个身影在我旁边坐了下来。我一抬头，发现是老板。 「哥，你来怎么不提前说一声？」他问道。 我笑着解释说确实是临时起意，也不想给他们添麻烦。话匣子一打开，就收不住了。老板的妈妈也从后厨出来和我聊天，我这才知道，原来是店里的阿姨认出了我，在我刚点单时就告诉了他们。 既然被「抓」住了，索性就聊了聊店里近况和他们日后的打算。 这家店的老板之前是程序员，山东烟台人。他的父母早年来杭州打工，母亲在格力做保洁，父亲则开滴滴。两年前，老板失业了，不想再给别人打工，便...

前言

本篇将BitsFlow LON-M 与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

测试服务器由BitsFlow提供。

产品信息
产品	LON-M
CPU	2 vCore（Gold 6148）
内存	2GB RAM（DDR4）
硬盘	40GB NVME SSD
IP	1 x IPv4 + IPv6 /80
月流量	4TB @ 10Gbps（in+out）
地区	英国伦敦
标价	19.99元/月
注意	无SLA保证

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	2
CPU family	6
Model	85
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	1
Socket(s)	2
Stepping	4
BogoMIPS	4788.74
L1d cache	64 KiB (2 instances)
L1i cache	64 KiB (2 instances)
L2 cache	2 MiB (2 instances)
L3 cache	55 MiB (2 instances)
Virtualization	VT-x
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0482s	0.0466s	✗
JPG 1.9M	0.1765s	0.1676s	✗
PNG 750K	0.4061s	0.4122s	✓
PNG 3.8M	0.4873s	0.4824s	✗
BMP 1.5M	0.0202s	0.0130s	✗✗✗
BMP 6.0M	0.0537s	0.0393s	✗✗

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0407s	0.0360s	✗
JPG 1.9M	0.1381s	0.1296s	✗
PNG 750K	0.0611s	0.0560s	✗
PNG 3.8M	0.1004s	0.0864s	✗
BMP 1.5M	0.0271s	0.0203s	✗✗
BMP 6.0M	0.0406s	0.0262s	✗✗✗
GIF 417K	0.0760s	0.0672s	✗
GIF 1.8M	0.2892s	0.2773s	✗

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.3184s	0.3062s	✗
JPG 1.9M	1.1023s	1.0643s	✗
PNG 750K	0.1059s	0.1008s	✗
PNG 3.8M	0.3251s	0.3095s	✗
BMP 1.5M	0.0599s	0.0545s	✗
BMP 6.0M	0.2279s	0.2096s	✗
GIF 417K	0.3103s	0.2887s	✗
GIF 1.8M	0.6323s	0.6153s	✗

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.3211s	0.2928s	✗
MP3 939K	1.2808s	1.1947s	✗
MP3 5.2M	6.8592s	6.4211s	✗

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	8.7897s	12.7703s	✓✓✓
MP4 9.4M	0.1078s	0.0917s	✗
MOV 7.7M	7.3907s	9.4417s	✓✓
MOV 29M	20.3319s	29.2054s	✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.3790s	0.3297s	✗
MP4 9.4M	0.3351s	0.2952s	✗
MOV 7.7M	3.0414s	3.6489s	✓✓
MOV 29M	8.1297s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	53.9307s	79.7153s	✓✓✓
MP4 9.4M	51.7588s	72.3739s	✓✓
MOV 7.7M	45.9506s	71.5808s	✓✓✓
MOV 29M	200.9824s	317.8199s	✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	89.44
音频处理性能	92.69
视频处理性能	127.98
综合处理性能	100.57

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器GPU推理型GI3X与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	GPU推理型GI3X - 32核 64G
实例规格	GI3X.8XLARGE64
CPU	32核
GPU	NVIDIA T4
内存	64GB
系统盘	增强型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	AMD EPYC 7K62 48-Core Processor
Vendor ID	AuthenticAMD
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	48 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	32
CPU family	23
Model	49
Thread(s) per core	2
Core(s) per socket	16
Socket(s)	1
Stepping	0
BogoMIPS	5190.24
L1d cache	512 KiB (16 instances)
L1i cache	512 KiB (16 instances)
L2 cache	64 MiB (16 instances)
L3 cache	64 MiB (4 instances)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0375s	0.0466s	✓✓
JPG 1.9M	0.1333s	0.1676s	✓✓
PNG 750K	0.3632s	0.4122s	✓
PNG 3.8M	0.4244s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0125s	0.0130s	✓
BMP 6.0M	0.0332s	0.0393s	✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0275s	0.0360s	✓✓
JPG 1.9M	0.1016s	0.1296s	✓✓
PNG 750K	0.0430s	0.0560s	✓✓
PNG 3.8M	0.0731s	0.0864s	✓
BMP 1.5M	0.0157s	0.0203s	✓✓
BMP 6.0M	0.0202s	0.0262s	✓✓
GIF 417K	0.0544s	0.0672s	✓✓
GIF 1.8M	0.2269s	0.2773s	✓✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.2653s	0.3062s	✓
JPG 1.9M	0.9367s	1.0643s	✓
PNG 750K	0.0859s	0.1008s	✓
PNG 3.8M	0.2670s	0.3095s	✓
BMP 1.5M	0.0463s	0.0545s	✓
BMP 6.0M	0.1737s	0.2096s	✓✓
GIF 417K	0.2407s	0.2887s	✓✓
GIF 1.8M	0.5104s	0.6153s	✓✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2282s	0.2928s	✓✓
MP3 939K	0.9547s	1.1947s	✓✓
MP3 5.2M	5.1907s	6.4211s	✓✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	8.3259s	12.7703s	✓✓✓
MP4 9.4M	0.0735s	0.0917s	✓✓
MOV 7.7M	6.4716s	9.4417s	✓✓✓
MOV 29M	19.9222s	29.2054s	✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2593s	0.3297s	✓✓
MP4 9.4M	0.2279s	0.2952s	✓✓
MOV 7.7M	2.6564s	3.6489s	✓✓
MOV 29M	8.0417s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	52.6332s	79.7153s	✓✓✓
MP4 9.4M	49.3989s	72.3739s	✓✓✓
MOV 7.7M	49.5040s	71.5808s	✓✓✓
MOV 29M	205.5931s	317.8199s	✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	120.23
音频处理性能	125.72
视频处理性能	141.73
综合处理性能	126.45

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器GPU渲染型GNV4与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	GPU渲染型GNV4 - 12核 44G
实例规格	GNV4.3XLARGE44
CPU	12核
GPU	NVIDIA A10
内存	44GB
系统盘	增强型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) Platinum 8372HC CPU @ 3.40GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	12
CPU family	6
Model	85
Thread(s) per core	2
Core(s) per socket	6
Socket(s)	1
Stepping	11
BogoMIPS	6784.06
L1d cache	384 KiB (12 instances)
L1i cache	384 KiB (12 instances)
L2 cache	6 MiB (6 instances)
L3 cache	35.8 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0384s	0.0466s	✓✓
JPG 1.9M	0.1173s	0.1676s	✓✓✓
PNG 750K	0.3322s	0.4122s	✓✓
PNG 3.8M	0.3896s	0.4824s	✓✓
BMP 1.5M	0.0107s	0.0130s	✓✓
BMP 6.0M	0.0312s	0.0393s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0281s	0.0360s	✓✓
JPG 1.9M	0.0925s	0.1296s	✓✓
PNG 750K	0.0441s	0.0560s	✓✓
PNG 3.8M	0.0700s	0.0864s	✓✓
BMP 1.5M	0.0166s	0.0203s	✓✓
BMP 6.0M	0.0213s	0.0262s	✓✓
GIF 417K	0.0529s	0.0672s	✓✓
GIF 1.8M	0.2226s	0.2773s	✓✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.2461s	0.3062s	✓✓
JPG 1.9M	0.8568s	1.0643s	✓✓
PNG 750K	0.0809s	0.1008s	✓✓
PNG 3.8M	0.2513s	0.3095s	✓✓
BMP 1.5M	0.0443s	0.0545s	✓✓
BMP 6.0M	0.1695s	0.2096s	✓✓
GIF 417K	0.2258s	0.2887s	✓✓
GIF 1.8M	0.4872s	0.6153s	✓✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2454s	0.2928s	✓✓
MP3 939K	1.0299s	1.1947s	✓
MP3 5.2M	5.5152s	6.4211s	✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	10.3731s	12.7703s	✓✓
MP4 9.4M	0.0692s	0.0917s	✓✓
MOV 7.7M	7.7335s	9.4417s	✓✓
MOV 29M	23.7625s	29.2054s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2541s	0.3297s	✓✓
MP4 9.4M	0.2230s	0.2952s	✓✓
MOV 7.7M	2.9607s	3.6489s	✓✓
MOV 29M	9.1582s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	67.4590s	79.7153s	✓
MP4 9.4M	60.9689s	72.3739s	✓
MOV 7.7M	60.5799s	71.5808s	✓
MOV 29M	266.2816s	317.8199s	✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	126.07
音频处理性能	117.24
视频处理性能	123.54
综合处理性能	125.32

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器GPU计算型PNV4与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	GPU计算型PNV4 - 28核 116G
实例规格	PNV4.7XLARGE116
CPU	28核
GPU	NVIDIA A10
内存	116GB
系统盘	增强型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	AMD EPYC 7K83 64-Core Processor
Vendor ID	AuthenticAMD
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	48 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	28
CPU family	25
Model	1
Thread(s) per core	2
Core(s) per socket	14
Socket(s)	1
Stepping	0
BogoMIPS	5090.43
L1d cache	448 KiB (14 instances)
L1i cache	448 KiB (14 instances)
L2 cache	7 MiB (14 instances)
L3 cache	64 MiB (2 instances)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0393s	0.0466s	✓
JPG 1.9M	0.1284s	0.1676s	✓✓
PNG 750K	0.3668s	0.4122s	✓
PNG 3.8M	0.4317s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0120s	0.0130s	✓
BMP 6.0M	0.0346s	0.0393s	✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0276s	0.0360s	✓✓
JPG 1.9M	0.1010s	0.1296s	✓✓
PNG 750K	0.0437s	0.0560s	✓✓
PNG 3.8M	0.0694s	0.0864s	✓✓
BMP 1.5M	0.0167s	0.0203s	✓✓
BMP 6.0M	0.0204s	0.0262s	✓✓
GIF 417K	0.1174s	0.0672s	✗✗✗✗
GIF 1.8M	0.2388s	0.2773s	✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.2364s	0.3062s	✓✓
JPG 1.9M	0.8422s	1.0643s	✓✓
PNG 750K	0.0789s	0.1008s	✓✓
PNG 3.8M	0.2431s	0.3095s	✓✓
BMP 1.5M	0.0422s	0.0545s	✓✓
BMP 6.0M	0.1603s	0.2096s	✓✓
GIF 417K	0.2221s	0.2887s	✓✓
GIF 1.8M	0.4701s	0.6153s	✓✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2093s	0.2928s	✓✓
MP3 939K	0.8361s	1.1947s	✓✓✓
MP3 5.2M	4.5370s	6.4211s	✓✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	7.6844s	12.7703s	✓✓✓
MP4 9.4M	0.0703s	0.0917s	✓✓
MOV 7.7M	6.0278s	9.4417s	✓✓✓
MOV 29M	18.6321s	29.2054s	✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2559s	0.3297s	✓✓
MP4 9.4M	0.2228s	0.2952s	✓✓
MOV 7.7M	2.5318s	3.6489s	✓✓✓
MOV 29M	7.6539s	11.1678s	✓✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	49.6581s	79.7153s	✓✓✓
MP4 9.4M	47.0574s	72.3739s	✓✓✓
MOV 7.7M	46.9686s	71.5808s	✓✓✓
MOV 29M	195.3801s	317.8199s	✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	120.59
音频处理性能	141.45
视频处理性能	149.24
综合处理性能	128.91

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器GPU计算型GN6S与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	GPU计算型GN6S - 4核 20G
实例规格	GN6S.LARGE20
CPU	4核
GPU	NVIDIA P4
内存	20GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) Silver 4110 CPU @ 2.10GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	4
CPU family	6
Model	94
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	4
Socket(s)	1
Stepping	3
BogoMIPS	4199.99
L1d cache	128 KiB (4 instances)
L1i cache	128 KiB (4 instances)
L2 cache	16 MiB (4 instances)
L3 cache	11 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0550s	0.0466s	✗✗
JPG 1.9M	0.1964s	0.1676s	✗
PNG 750K	0.5274s	0.4122s	✗✗
PNG 3.8M	0.6266s	0.4824s	✗✗
BMP 1.5M	0.0164s	0.0130s	✗✗
BMP 6.0M	0.0478s	0.0393s	✗✗

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0420s	0.0360s	✗
JPG 1.9M	0.1562s	0.1296s	✗✗
PNG 750K	0.0715s	0.0560s	✗✗
PNG 3.8M	0.1086s	0.0864s	✗✗
BMP 1.5M	0.0252s	0.0203s	✗✗
BMP 6.0M	0.0319s	0.0262s	✗✗
GIF 417K	0.5350s	0.0672s	✗✗✗✗✗
GIF 1.8M	0.3953s	0.2773s	✗✗✗

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.3877s	0.3062s	✗✗
JPG 1.9M	1.3602s	1.0643s	✗✗
PNG 750K	0.1278s	0.1008s	✗✗
PNG 3.8M	0.4046s	0.3095s	✗✗
BMP 1.5M	0.0700s	0.0545s	✗✗
BMP 6.0M	0.4798s	0.2096s	✗✗✗✗✗
GIF 417K	0.3458s	0.2887s	✗✗
GIF 1.8M	0.7555s	0.6153s	✗✗

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.3760s	0.2928s	✗✗
MP3 939K	1.6248s	1.1947s	✗✗
MP3 5.2M	8.8890s	6.4211s	✗✗

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	10.3106s	12.7703s	✓✓
MP4 9.4M	0.1000s	0.0917s	✗
MOV 7.7M	7.6751s	9.4417s	✓✓
MOV 29M	23.0518s	29.2054s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.3766s	0.3297s	✗
MP4 9.4M	0.3142s	0.2952s	✗
MOV 7.7M	3.2069s	3.6489s	✓
MOV 29M	9.3420s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	74.2864s	79.7153s	✓
MP4 9.4M	67.4936s	72.3739s	✓
MOV 7.7M	60.7423s	71.5808s	✓
MOV 29M	278.2807s	317.8199s	✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	75.85
音频处理性能	74.55
视频处理性能	110.56
综合处理性能	85.86

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器GPU计算型GN10Xp与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	GPU计算型GN10Xp - 10核 40G
实例规格	GN10Xp.2XLARGE40
CPU	10核
GPU	NVIDIA V100
内存	40GB
系统盘	增强型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) Platinum 8255C CPU @ 2.50GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	10
CPU family	6
Model	85
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	10
Socket(s)	1
Stepping	5
BogoMIPS	5000.00
L1d cache	320 KiB (10 instances)
L1i cache	320 KiB (10 instances)
L2 cache	40 MiB (10 instances)
L3 cache	35.8 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0446s	0.0466s	✓
JPG 1.9M	0.1591s	0.1676s	✓
PNG 750K	0.4080s	0.4122s	✓
PNG 3.8M	0.4797s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0129s	0.0130s	✓
BMP 6.0M	0.0409s	0.0393s	✗

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0337s	0.0360s	✓
JPG 1.9M	0.1250s	0.1296s	✓
PNG 750K	0.0543s	0.0560s	✓
PNG 3.8M	0.0845s	0.0864s	✓
BMP 1.5M	0.0197s	0.0203s	✓
BMP 6.0M	0.0268s	0.0262s	✗
GIF 417K	0.0648s	0.0672s	✓
GIF 1.8M	0.2725s	0.2773s	✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.3025s	0.3062s	✓
JPG 1.9M	1.0634s	1.0643s	✓
PNG 750K	0.0991s	0.1008s	✓
PNG 3.8M	0.3081s	0.3095s	✓
BMP 1.5M	0.0552s	0.0545s	✗
BMP 6.0M	0.2086s	0.2096s	✓
GIF 417K	0.2695s	0.2887s	✓
GIF 1.8M	0.5853s	0.6153s	✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2836s	0.2928s	✓
MP3 939K	1.1767s	1.1947s	✓
MP3 5.2M	6.2419s	6.4211s	✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	6.7014s	12.7703s	✓✓✓✓
MP4 9.4M	0.0794s	0.0917s	✓
MOV 7.7M	5.6922s	9.4417s	✓✓✓
MOV 29M	17.2670s	29.2054s	✓✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2923s	0.3297s	✓
MP4 9.4M	0.2556s	0.2952s	✓
MOV 7.7M	2.4477s	3.6489s	✓✓✓
MOV 29M	7.2718s	11.1678s	✓✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	50.3955s	79.7153s	✓✓✓
MP4 9.4M	46.3560s	72.3739s	✓✓✓
MOV 7.7M	41.5989s	71.5808s	✓✓✓✓
MOV 29M	184.9708s	317.8199s	✓✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	102.01
音频处理性能	102.55
视频处理性能	152.52
综合处理性能	116.59

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器GPU计算型GN10X与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	GPU计算型GN10X - 8核 40G
实例规格	GN10X.2XLARGE40
CPU	8核
GPU	NVIDIA V100
内存	40GB
系统盘	增强型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) Gold 6133 CPU @ 2.50GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	8
CPU family	6
Model	94
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	8
Socket(s)	1
Stepping	3
BogoMIPS	4999.99
L1d cache	256 KiB (8 instances)
L1i cache	256 KiB (8 instances)
L2 cache	32 MiB (8 instances)
L3 cache	27.5 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0482s	0.0466s	✗
JPG 1.9M	0.1820s	0.1676s	✗
PNG 750K	0.4540s	0.4122s	✗
PNG 3.8M	0.5594s	0.4824s	✗
BMP 1.5M	0.0139s	0.0130s	✗
BMP 6.0M	0.0416s	0.0393s	✗

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0372s	0.0360s	✗
JPG 1.9M	0.1458s	0.1296s	✗
PNG 750K	0.0604s	0.0560s	✗
PNG 3.8M	0.0941s	0.0864s	✗
BMP 1.5M	0.0214s	0.0203s	✗
BMP 6.0M	0.0277s	0.0262s	✗
GIF 417K	0.0715s	0.0672s	✗
GIF 1.8M	0.2947s	0.2773s	✗

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.3331s	0.3062s	✗
JPG 1.9M	1.1741s	1.0643s	✗
PNG 750K	0.1093s	0.1008s	✗
PNG 3.8M	0.3402s	0.3095s	✗
BMP 1.5M	0.0596s	0.0545s	✗
BMP 6.0M	0.2291s	0.2096s	✗
GIF 417K	0.3008s	0.2887s	✗
GIF 1.8M	0.6579s	0.6153s	✗

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.3674s	0.2928s	✗✗
MP3 939K	1.6872s	1.1947s	✗✗✗
MP3 5.2M	9.0070s	6.4211s	✗✗

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	9.9873s	12.7703s	✓✓
MP4 9.4M	0.0883s	0.0917s	✓
MOV 7.7M	7.1390s	9.4417s	✓✓
MOV 29M	21.7868s	29.2054s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.3236s	0.3297s	✓
MP4 9.4M	0.2811s	0.2952s	✓
MOV 7.7M	2.8140s	3.6489s	✓✓
MOV 29M	8.0789s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	69.2333s	79.7153s	✓
MP4 9.4M	65.7491s	72.3739s	✓
MOV 7.7M	59.7651s	71.5808s	✓✓
MOV 29M	253.1773s	317.8199s	✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	92.69
音频处理性能	73.94
视频处理性能	120.28
综合处理性能	100.60

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器GPU计算型GN8与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	GPU计算型GN8 - 6核 56G
实例规格	GN8.LARGE56
CPU	6核
GPU	NVIDIA P40
内存	56GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	6
CPU family	6
Model	61
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	6
Socket(s)	1
Stepping	2
BogoMIPS	4799.99
L1d cache	96 KiB (3 instances)
L1i cache	96 KiB (3 instances)
L2 cache	768 KiB (3 instances)
L3 cache	35 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0603s	0.0466s	✗✗
JPG 1.9M	0.2052s	0.1676s	✗✗
PNG 750K	0.4204s	0.4122s	✗
PNG 3.8M	0.4989s	0.4824s	✗
BMP 1.5M	0.0135s	0.0130s	✗
BMP 6.0M	0.0514s	0.0393s	✗✗

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0394s	0.0360s	✗
JPG 1.9M	0.1418s	0.1296s	✗
PNG 750K	0.0607s	0.0560s	✗
PNG 3.8M	0.0905s	0.0864s	✗
BMP 1.5M	0.0232s	0.0203s	✗
BMP 6.0M	0.0321s	0.0262s	✗✗
GIF 417K	0.0689s	0.0672s	✗
GIF 1.8M	0.2913s	0.2773s	✗

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.3384s	0.3062s	✗
JPG 1.9M	1.1642s	1.0643s	✗
PNG 750K	0.1081s	0.1008s	✗
PNG 3.8M	0.3419s	0.3095s	✗
BMP 1.5M	0.0611s	0.0545s	✗
BMP 6.0M	0.2319s	0.2096s	✗
GIF 417K	0.2972s	0.2887s	✗
GIF 1.8M	0.6423s	0.6153s	✗

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.3176s	0.2928s	✗
MP3 939K	1.2712s	1.1947s	✗
MP3 5.2M	6.6789s	6.4211s	✗

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	7.9374s	12.7703s	✓✓✓
MP4 9.4M	0.0936s	0.0917s	✗
MOV 7.7M	6.3398s	9.4417s	✓✓✓
MOV 29M	19.0746s	29.2054s	✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.3308s	0.3297s	✗
MP4 9.4M	0.2871s	0.2952s	✓
MOV 7.7M	2.7172s	3.6489s	✓✓
MOV 29M	7.9935s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	52.4020s	79.7153s	✓✓✓
MP4 9.4M	50.2131s	72.3739s	✓✓✓
MOV 7.7M	45.1846s	71.5808s	✓✓✓
MOV 29M	195.9311s	317.8199s	✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	90.54
音频处理性能	94.10
视频处理性能	137.86
综合处理性能	104.20

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器GPU计算型GN7与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	GPU计算型GN7 - 8核 32G
实例规格	GN7.2XLARGE32
CPU	8核
GPU	NVIDIA T4
内存	32GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) Platinum 8255C CPU @ 2.50GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	8
CPU family	6
Model	85
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	8
Socket(s)	1
Stepping	5
BogoMIPS	4988.28
L1d cache	256 KiB (8 instances)
L1i cache	256 KiB (8 instances)
L2 cache	32 MiB (8 instances)
L3 cache	35.8 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0480s	0.0466s	✗
JPG 1.9M	0.1596s	0.1676s	✓
PNG 750K	0.4082s	0.4122s	✓
PNG 3.8M	0.4800s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0128s	0.0130s	✓
BMP 6.0M	0.0390s	0.0393s	✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0341s	0.0360s	✓
JPG 1.9M	0.1260s	0.1296s	✓
PNG 750K	0.0538s	0.0560s	✓
PNG 3.8M	0.0849s	0.0864s	✓
BMP 1.5M	0.0198s	0.0203s	✓
BMP 6.0M	0.0250s	0.0262s	✓
GIF 417K	0.0652s	0.0672s	✓
GIF 1.8M	0.2716s	0.2773s	✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.3009s	0.3062s	✓
JPG 1.9M	1.0691s	1.0643s	✗
PNG 750K	0.0988s	0.1008s	✓
PNG 3.8M	0.3075s	0.3095s	✓
BMP 1.5M	0.0541s	0.0545s	✓
BMP 6.0M	0.2066s	0.2096s	✓
GIF 417K	0.2698s	0.2887s	✓
GIF 1.8M	0.5882s	0.6153s	✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2813s	0.2928s	✓
MP3 939K	1.1773s	1.1947s	✓
MP3 5.2M	6.2863s	6.4211s	✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	7.2544s	12.7703s	✓✓✓✓
MP4 9.4M	0.0793s	0.0917s	✓
MOV 7.7M	5.7035s	9.4417s	✓✓✓
MOV 29M	17.2591s	29.2054s	✓✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2927s	0.3297s	✓
MP4 9.4M	0.2483s	0.2952s	✓
MOV 7.7M	2.4841s	3.6489s	✓✓✓
MOV 29M	7.2888s	11.1678s	✓✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	50.1895s	79.7153s	✓✓✓
MP4 9.4M	46.6840s	72.3739s	✓✓✓
MOV 7.7M	41.9041s	71.5808s	✓✓✓✓
MOV 29M	191.9153s	317.8199s	✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	102.18
音频处理性能	102.57
视频处理性能	150.70
综合处理性能	116.18

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

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行 柳州是一座神奇的城市。这座城市有一座机场，但没有地铁之类的轨道交通系统，市民日常通勤主要靠电鸡、摩托车和剁椒鱼头，还有微型巴士。剁椒鱼头——新能源微型电动车无疑是柳州最具特色的风景线，随处都能见到这种能装下两个人的小车子满大街跑，甚至是租车的首选。我想原因除了与这座古老城市的地理有关以外，也一定与当地发达的汽车工业有关。我们所熟知的五菱便出自柳州，它的背景十分复杂，但无论是当今五菱汽车集团或是上汽通用五菱，血液里都流淌着柳州人的奋斗基因。 我们一行6人，若是租鱼头得租3台。考虑到我们有大小行李若干，稍加思索后决定选择租一辆 MPV：广汽传祺新 M8。然而随之带来几个问题：除了停车困难外，路上躲避呼啸而过的鱼头和基本不遵守交通规则的行人也让我们感到一丝压力。我有近十年的开车经验，经历过从保守到烦躁再到淡定的心态历程，但遇到这种交通情况，还是难免会心情破防。不过入乡随俗，在头一天熟悉了柳州的交通特点后，我和另一位同伴都融入了当地的驾驶习惯，在尽量保证安全的同时，快速达到目的地。 吃 柳州的食物也比想象中要更加适合我一些。我是一个非常挑食的人，不爱吃许多东西，自然包括螺蛳粉。但来到柳州很难不吃当地特色，穿过大街小巷寻得一家六品坊，声称“源于1989年聚宝老牌螺蛳粉店”，可惜同伴们都说并不是特别好吃，我也只是浅尝辄止。但有一家店让我们印象深刻：位于城中区的菟二炒菜，有一种接地气又开着好几家连锁店的矛盾感，毕竟柳州也不止这一家菟二。这家店免费加饭，这对我这种大胃王是好消息，一锅锅电饭煲的米煮熟放在出餐口，食客需要时走过去任意添饭即可。这个场景我只在多年前个体户小餐馆见过。墙上张贴着店里数十个菜式，有些菜式会打上“招牌”的记号，我们点的菜里有几项都是推荐菜。 在这家店里，我印象最深刻的是一道叫做“炸蛋”的菜。起初我并不特别在意，作为吃鸡蛋吃了二十多年的人，心想一个鸡蛋能做到多好吃？...

大学毕业了的心情对比，高中时我会对着教室发呆，在高考后结束后，同学都回家了，而我们三人还买了零食奶茶，回到学校，光明正大的带着 [隐私保护：由于防盗链开启，部分图片内容已被屏蔽，详细信息请通过原文链接查看。]

从链桥下来就到了佩斯区。 匈牙利科学院 匈牙利科学院于2023年成为一带一路国际科学组织联盟成员单位，可见匈牙利和中国的关系还是很好的。 圣伊什特万圣殿 圣伊什特万圣殿与匈牙利国会大厦是布达佩斯最高的两座建筑。 圣伊什特万圣殿 游客 路边商店 路边商店 餐厅 餐厅 布达佩斯眼摩天轮 路人 圣米迦勒教堂 该教堂建于18世纪，最初是为多米尼加修道院建造的，现在是布达佩斯受欢迎的古典音乐会举办地之一。 电车 弗洛斯马提广场 喝咖啡的人们 路人 布达佩斯中央市场 布达佩斯内城圣母堂 路人 路人 路人 路人 餐厅 自由桥 电车 自由桥 布达佩斯电车 带狗出行的女士 国家博物馆 国会大厦 国会大厦还是适合在多瑙河另一侧观看。 科苏特广场 匈牙利曾经是社会主义国家，此广场曾经发生过屠杀事件。 多瑙河 在建 个人非常喜欢布达佩斯的电车，很漂亮 改装的甲壳虫

掐指一算整整半年没有更新日志，也没去好友博客串串门，奉上银渐层抱歉无辜的大饼脸，大粗链子小玉佩，还挺好看~ 真羡慕以前的自己，还能射箭、喝茶、写博客，什么神仙日子，现在每天忙下来只想躺着不动，也不知道什么时候开始的，上个班都这么卷了，最怕下... 阅读更多

下班，码会文字。上周忙忙碌碌，在西昌组织和参与了专委会的换届及学术年会，充实而厚重的感觉。有时候在想人生就是一个假相，这一切的一切最终还不是两手空空而去，然后更多的时候觉得人生只是一场体验，不必追求完美或证明什么，放下执念，享受过程，健康快乐地活着就是最好的答案。凡事发生必有利于我，别纠结好坏，最简单的活着。 孩子期末考试也出来了，零诊一言难尽，我总是有意无意的担忧她明年的中考，自己也会变得几多压抑。看到一句话，说的是“永远不要担心2小时以后和8公里以外的事情，今天得伞挡不住明天的雨，昨天的太阳也晒不干今天的衣裳，很多时候让人疲意的可能仅仅只是一个糟糕的念头而不是既定的事实”。我还是希望孩子能够独立自主，条条大路通罗马，个人的基本能力及素养是至关重要的，她不需要做所有人的好学生，需要先学会做自己的主人，能够管理好自己。 去西昌的途中，有山有水，也有很多坟茔，孤零零……生命从来不曾离开过孤独而独立存在，很多时候，我们孤独犹如影子一样存在于生命一隅。50年后的我们，都在干什么？想想50年后……没有你，没有我，所以要过好当下……人生走到最后，都要回归朴素和简单。人活一世，草木一秋，不负昨日事，不负今日景，不畏明日路……

前言

本篇将腾讯云服务器标准网络优化型SN3ne与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	标准网络优化型SN3ne - 2核 2G
实例规格	SN3ne.MEDIUM2
CPU	2核
内存	2GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) Gold 6133 CPU @ 2.50GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	2
CPU family	6
Model	94
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	2
Socket(s)	1
Stepping	3
BogoMIPS	4999.98
L1d cache	64 KiB (2 instances)
L1i cache	64 KiB (2 instances)
L2 cache	8 MiB (2 instances)
L3 cache	27.5 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0538s	0.0466s	✗
JPG 1.9M	0.1759s	0.1676s	✗
PNG 750K	0.4609s	0.4122s	✗
PNG 3.8M	0.5411s	0.4824s	✗
BMP 1.5M	0.0156s	0.0130s	✗✗
BMP 6.0M	0.0434s	0.0393s	✗

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0399s	0.0360s	✗
JPG 1.9M	0.1425s	0.1296s	✗
PNG 750K	0.0627s	0.0560s	✗
PNG 3.8M	0.0966s	0.0864s	✗
BMP 1.5M	0.0239s	0.0203s	✗✗
BMP 6.0M	0.0298s	0.0262s	✗
GIF 417K	0.0748s	0.0672s	✗
GIF 1.8M	0.3024s	0.2773s	✗

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.3646s	0.3062s	✗✗
JPG 1.9M	1.2163s	1.0643s	✗
PNG 750K	0.1112s	0.1008s	✗
PNG 3.8M	0.3504s	0.3095s	✗
BMP 1.5M	0.0635s	0.0545s	✗
BMP 6.0M	0.2405s	0.2096s	✗
GIF 417K	0.3175s	0.2887s	✗
GIF 1.8M	0.6733s	0.6153s	✗

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.3890s	0.2928s	✗✗
MP3 939K	1.7415s	1.1947s	✗✗✗
MP3 5.2M	9.4469s	6.4211s	✗✗✗

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	16.0413s	12.7703s	✗✗
MP4 9.4M	0.1005s	0.0917s	✗
MOV 7.7M	11.4114s	9.4417s	✗✗
MOV 29M	34.2120s	29.2054s	✗

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.3607s	0.3297s	✗
MP4 9.4M	0.3204s	0.2952s	✗
MOV 7.7M	4.0443s	3.6489s	✗
MOV 29M	11.8627s	11.1678s	✗

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	110.5295s	79.7153s	✗✗
MP4 9.4M	102.7542s	72.3739s	✗✗✗
MOV 7.7M	101.1370s	71.5808s	✗✗✗
MOV 29M	431.1006s	317.8199s	✗✗

性能评分

分类	得分
图片处理性能	88.86
音频处理性能	70.62
视频处理性能	82.83
综合处理性能	87.07

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器标准型SR1与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	标准型SR1 - 2核 2G
实例规格	SR1.MEDIUM2
CPU	2核
内存	2GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Neoverse-N1
Vendor ID	ARM
Architecture	aarch64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
CPU(s)	2
Model	1
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	2
Socket(s)	1
Stepping	r3p1
BogoMIPS	50.00
L1d cache	128 KiB
L1i cache	128 KiB
L2 cache	2 MiB
L3 cache	32 MiB

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0482s	0.0466s	✗
JPG 1.9M	0.1414s	0.1676s	✓
PNG 750K	0.4648s	0.4122s	✗
PNG 3.8M	0.4469s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0142s	0.0130s	✗
BMP 6.0M	0.0398s	0.0393s	✗

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0335s	0.0360s	✓
JPG 1.9M	0.1081s	0.1296s	✓✓
PNG 750K	0.0455s	0.0560s	✓✓
PNG 3.8M	0.0712s	0.0864s	✓✓
BMP 1.5M	0.0192s	0.0203s	✓
BMP 6.0M	0.0240s	0.0262s	✓
GIF 417K	0.0620s	0.0672s	✓
GIF 1.8M	0.2420s	0.2773s	✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.3607s	0.3062s	✗✗
JPG 1.9M	1.1983s	1.0643s	✗
PNG 750K	0.1083s	0.1008s	✗
PNG 3.8M	0.3450s	0.3095s	✗
BMP 1.5M	0.0661s	0.0545s	✗✗
BMP 6.0M	0.2525s	0.2096s	✗✗
GIF 417K	0.3019s	0.2887s	✗
GIF 1.8M	0.6676s	0.6153s	✗

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2366s	0.2928s	✓✓
MP3 939K	1.0054s	1.1947s	✓
MP3 5.2M	5.2753s	6.4211s	✓✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	8.7443s	12.7703s	✓✓✓
MP4 9.4M	0.0833s	0.0917s	✓
MOV 7.7M	7.1675s	9.4417s	✓✓
MOV 29M	20.6436s	29.2054s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.3029s	0.3297s	✓
MP4 9.4M	0.2648s	0.2952s	✓
MOV 7.7M	3.1360s	3.6489s	✓
MOV 29M	8.3313s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	73.0726s	79.7153s	✓
MP4 9.4M	62.7976s	72.3739s	✓
MOV 7.7M	56.9455s	71.5808s	✓✓
MOV 29M	272.2861s	317.8199s	✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	100.97
音频处理性能	121.43
视频处理性能	122.24
综合处理性能	107.16

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器安全增强内存型M6ce与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	安全增强内存型M6ce - 2核 16G
实例规格	M6ce.MEDIUM16
CPU	2核
内存	16GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	Intel(R) Xeon(R) Platinum 8374B CPU @ 2.70GHz
Vendor ID	GenuineIntel
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	46 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	2
CPU family	6
Model	106
Thread(s) per core	2
Core(s) per socket	1
Socket(s)	1
Stepping	6
BogoMIPS	5400.00
L1d cache	48 KiB (1 instance)
L1i cache	32 KiB (1 instance)
L2 cache	1.3 MiB (1 instance)
L3 cache	57 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0383s	0.0466s	✓✓
JPG 1.9M	0.1266s	0.1676s	✓✓
PNG 750K	0.3434s	0.4122s	✓✓
PNG 3.8M	0.3981s	0.4824s	✓✓
BMP 1.5M	0.0111s	0.0130s	✓
BMP 6.0M	0.0342s	0.0393s	✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0285s	0.0360s	✓✓
JPG 1.9M	0.0960s	0.1296s	✓✓
PNG 750K	0.0453s	0.0560s	✓✓
PNG 3.8M	0.0739s	0.0864s	✓
BMP 1.5M	0.0159s	0.0203s	✓✓
BMP 6.0M	0.0221s	0.0262s	✓
GIF 417K	0.0496s	0.0672s	✓✓
GIF 1.8M	0.2341s	0.2773s	✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.2762s	0.3062s	✓
JPG 1.9M	0.9341s	1.0643s	✓
PNG 750K	0.0862s	0.1008s	✓
PNG 3.8M	0.2740s	0.3095s	✓
BMP 1.5M	0.0482s	0.0545s	✓
BMP 6.0M	0.1879s	0.2096s	✓
GIF 417K	0.2355s	0.2887s	✓✓
GIF 1.8M	0.5128s	0.6153s	✓✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2220s	0.2928s	✓✓
MP3 939K	0.8939s	1.1947s	✓✓
MP3 5.2M	4.8082s	6.4211s	✓✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	9.5556s	12.7703s	✓✓
MP4 9.4M	0.0666s	0.0917s	✓✓
MOV 7.7M	7.4343s	9.4417s	✓✓
MOV 29M	22.8042s	29.2054s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2487s	0.3297s	✓✓
MP4 9.4M	0.2255s	0.2952s	✓✓
MOV 7.7M	3.1033s	3.6489s	✓
MOV 29M	9.2364s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	63.0094s	79.7153s	✓✓
MP4 9.4M	57.9084s	72.3739s	✓✓
MOV 7.7M	58.0088s	71.5808s	✓✓
MOV 29M	250.3037s	317.8199s	✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	120.60
音频处理性能	133.04
视频处理性能	127.53
综合处理性能	122.63

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

https://console.cloud.tencent.com/edgeone/zones

前言

本篇将腾讯云服务器内存型MA5与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	内存型MA5 - 4核 32G
实例规格	MA5.LARGE32
CPU	4核
内存	32GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	AMD EPYC 9754 128-Core Processor
Vendor ID	AuthenticAMD
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	52 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	4
CPU family	25
Model	160
Thread(s) per core	2
Core(s) per socket	2
Socket(s)	1
Stepping	2
BogoMIPS	4500.05
L1d cache	64 KiB (2 instances)
L1i cache	64 KiB (2 instances)
L2 cache	2 MiB (2 instances)
L3 cache	16 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0435s	0.0466s	✓
JPG 1.9M	0.1088s	0.1676s	✓✓✓
PNG 750K	0.4053s	0.4122s	✓
PNG 3.8M	0.4780s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0126s	0.0130s	✓
BMP 6.0M	0.0310s	0.0393s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0330s	0.0360s	✓
JPG 1.9M	0.0850s	0.1296s	✓✓✓
PNG 750K	0.0447s	0.0560s	✓✓
PNG 3.8M	0.0716s	0.0864s	✓✓
BMP 1.5M	0.0174s	0.0203s	✓
BMP 6.0M	0.0218s	0.0262s	✓✓
GIF 417K	0.0523s	0.0672s	✓✓
GIF 1.8M	0.2547s	0.2773s	✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.2494s	0.3062s	✓✓
JPG 1.9M	0.8357s	1.0643s	✓✓
PNG 750K	0.0776s	0.1008s	✓✓
PNG 3.8M	0.2445s	0.3095s	✓✓
BMP 1.5M	0.0417s	0.0545s	✓✓
BMP 6.0M	0.1571s	0.2096s	✓✓
GIF 417K	0.2279s	0.2887s	✓✓
GIF 1.8M	0.4732s	0.6153s	✓✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2160s	0.2928s	✓✓
MP3 939K	0.8586s	1.1947s	✓✓
MP3 5.2M	4.6659s	6.4211s	✓✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	7.4069s	12.7703s	✓✓✓✓
MP4 9.4M	0.0768s	0.0917s	✓✓
MOV 7.7M	5.7641s	9.4417s	✓✓✓
MOV 29M	17.9584s	29.2054s	✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2690s	0.3297s	✓✓
MP4 9.4M	0.2324s	0.2952s	✓✓
MOV 7.7M	2.4674s	3.6489s	✓✓✓
MOV 29M	7.4908s	11.1678s	✓✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	46.8048s	79.7153s	✓✓✓✓
MP4 9.4M	44.0290s	72.3739s	✓✓✓
MOV 7.7M	44.1134s	71.5808s	✓✓✓
MOV 29M	183.1476s	317.8199s	✓✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	122.28
音频处理性能	137.45
视频处理性能	152.95
综合处理性能	131.17

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器内存型MA4与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	内存型MA4 - 4核 32G
实例规格	MA4.LARGE32
CPU	4核
内存	32GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	AMD EPYC 9K84 96-Core Processor
Vendor ID	AuthenticAMD
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	52 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	4
CPU family	25
Model	17
Thread(s) per core	2
Core(s) per socket	2
Socket(s)	1
Stepping	0
BogoMIPS	5200.08
L1d cache	64 KiB (2 instances)
L1i cache	64 KiB (2 instances)
L2 cache	2 MiB (2 instances)
L3 cache	32 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0351s	0.0466s	✓✓
JPG 1.9M	0.0938s	0.1676s	✓✓✓✓
PNG 750K	0.3319s	0.4122s	✓✓
PNG 3.8M	0.4236s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0104s	0.0130s	✓✓
BMP 6.0M	0.0273s	0.0393s	✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0276s	0.0360s	✓✓
JPG 1.9M	0.0716s	0.1296s	✓✓✓✓
PNG 750K	0.0364s	0.0560s	✓✓✓
PNG 3.8M	0.0645s	0.0864s	✓✓
BMP 1.5M	0.0151s	0.0203s	✓✓
BMP 6.0M	0.0183s	0.0262s	✓✓✓
GIF 417K	0.0430s	0.0672s	✓✓✓
GIF 1.8M	0.2095s	0.2773s	✓✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.2061s	0.3062s	✓✓✓
JPG 1.9M	0.6876s	1.0643s	✓✓✓
PNG 750K	0.0638s	0.1008s	✓✓✓
PNG 3.8M	0.2180s	0.3095s	✓✓
BMP 1.5M	0.0370s	0.0545s	✓✓✓
BMP 6.0M	0.1388s	0.2096s	✓✓✓
GIF 417K	0.1863s	0.2887s	✓✓✓
GIF 1.8M	0.3864s	0.6153s	✓✓✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.1781s	0.2928s	✓✓✓
MP3 939K	0.7064s	1.1947s	✓✓✓✓
MP3 5.2M	3.8963s	6.4211s	✓✓✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	6.0469s	12.7703s	✓✓✓✓✓
MP4 9.4M	0.0610s	0.0917s	✓✓✓
MOV 7.7M	4.7270s	9.4417s	✓✓✓✓
MOV 29M	14.9884s	29.2054s	✓✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2176s	0.3297s	✓✓✓
MP4 9.4M	0.1876s	0.2952s	✓✓✓
MOV 7.7M	1.9987s	3.6489s	✓✓✓✓
MOV 29M	6.1879s	11.1678s	✓✓✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	38.9222s	79.7153s	✓✓✓✓✓
MP4 9.4M	36.5785s	72.3739s	✓✓✓✓
MOV 7.7M	36.6431s	71.5808s	✓✓✓✓
MOV 29M	152.5754s	317.8199s	✓✓✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	144.69
音频处理性能	166.12
视频处理性能	186.19
综合处理性能	156.72

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器内存型MA3与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	内存型MA3 - 2核 16G
实例规格	MA3.MEDIUM16
CPU	2核
内存	16GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	AMD EPYC 7K83 64-Core Processor
Vendor ID	AuthenticAMD
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	48 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	2
CPU family	25
Model	1
Thread(s) per core	2
Core(s) per socket	1
Socket(s)	1
Stepping	0
BogoMIPS	5090.43
L1d cache	32 KiB (1 instance)
L1i cache	32 KiB (1 instance)
L2 cache	512 KiB (1 instance)
L3 cache	32 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0410s	0.0466s	✓
JPG 1.9M	0.1082s	0.1676s	✓✓✓
PNG 750K	0.3698s	0.4122s	✓
PNG 3.8M	0.4322s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0122s	0.0130s	✓
BMP 6.0M	0.0308s	0.0393s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0281s	0.0360s	✓✓
JPG 1.9M	0.0815s	0.1296s	✓✓✓
PNG 750K	0.0450s	0.0560s	✓✓
PNG 3.8M	0.0716s	0.0864s	✓✓
BMP 1.5M	0.0174s	0.0203s	✓
BMP 6.0M	0.0211s	0.0262s	✓✓
GIF 417K	0.0527s	0.0672s	✓✓
GIF 1.8M	0.2463s	0.2773s	✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.2442s	0.3062s	✓✓
JPG 1.9M	0.8309s	1.0643s	✓✓
PNG 750K	0.0807s	0.1008s	✓✓
PNG 3.8M	0.2445s	0.3095s	✓✓
BMP 1.5M	0.0428s	0.0545s	✓✓
BMP 6.0M	0.1649s	0.2096s	✓✓
GIF 417K	0.2282s	0.2887s	✓✓
GIF 1.8M	0.4779s	0.6153s	✓✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2150s	0.2928s	✓✓
MP3 939K	0.8504s	1.1947s	✓✓
MP3 5.2M	4.6198s	6.4211s	✓✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	7.9735s	12.7703s	✓✓✓
MP4 9.4M	0.0765s	0.0917s	✓✓
MOV 7.7M	6.2334s	9.4417s	✓✓✓
MOV 29M	19.2473s	29.2054s	✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2697s	0.3297s	✓✓
MP4 9.4M	0.2349s	0.2952s	✓✓
MOV 7.7M	2.6464s	3.6489s	✓✓
MOV 29M	7.9430s	11.1678s	✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	51.2453s	79.7153s	✓✓✓
MP4 9.4M	48.0278s	72.3739s	✓✓✓
MOV 7.7M	48.0595s	71.5808s	✓✓✓
MOV 29M	199.6111s	317.8199s	✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	124.81
音频处理性能	138.56
视频处理性能	143.68
综合处理性能	130.29

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇将腾讯云服务器内存型MA2与腾讯云服务器（下称 CVM）进行对比实测。具体流程见《服务器对比实测评分方案》。

测试服务器

产品信息
实例配置	内存型MA2 - 4核 32G
实例规格	MA2.LARGE32
CPU	4核
内存	32GB
系统盘	通用型SSD云硬盘

CPU 信息
Model name	AMD EPYC 7K62 48-Core Processor
Vendor ID	AuthenticAMD
Architecture	x86_64
CPU op-mode(s)	32-bit, 64-bit
Address sizes	48 bits physical, 48 bits virtual
CPU(s)	4
CPU family	23
Model	49
Thread(s) per core	1
Core(s) per socket	4
Socket(s)	1
Stepping	0
BogoMIPS	5190.24
L1d cache	128 KiB (4 instances)
L1i cache	128 KiB (4 instances)
L2 cache	16 MiB (4 instances)
L3 cache	16 MiB (1 instance)
Hypervisor vendor	KVM
Virtualization type	full

在 Docker 中限制资源使用，模拟 2 核 2G 的表现。

测试结果

图片处理测试结果

图片压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0359s	0.0466s	✓✓
JPG 1.9M	0.1097s	0.1676s	✓✓✓
PNG 750K	0.3725s	0.4122s	✓
PNG 3.8M	0.4359s	0.4824s	✓
BMP 1.5M	0.0110s	0.0130s	✓
BMP 6.0M	0.0312s	0.0393s	✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.0265s	0.0360s	✓✓
JPG 1.9M	0.0786s	0.1296s	✓✓✓
PNG 750K	0.0417s	0.0560s	✓✓
PNG 3.8M	0.0721s	0.0864s	✓✓
BMP 1.5M	0.0143s	0.0203s	✓✓
BMP 6.0M	0.0195s	0.0262s	✓✓
GIF 417K	0.0524s	0.0672s	✓✓
GIF 1.8M	0.2251s	0.2773s	✓✓

生成 WebP

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
JPG 449K	0.2647s	0.3062s	✓
JPG 1.9M	0.8956s	1.0643s	✓
PNG 750K	0.0852s	0.1008s	✓
PNG 3.8M	0.2658s	0.3095s	✓
BMP 1.5M	0.0455s	0.0545s	✓✓
BMP 6.0M	0.1727s	0.2096s	✓✓
GIF 417K	0.2255s	0.2887s	✓✓
GIF 1.8M	0.4970s	0.6153s	✓✓

音频处理测试结果

生成 OGG

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP3 137K	0.2187s	0.2928s	✓✓
MP3 939K	0.9454s	1.1947s	✓✓
MP3 5.2M	5.1817s	6.4211s	✓✓

视频处理测试结果

视频压缩

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	5.8199s	12.7703s	✓✓✓✓✓
MP4 9.4M	0.0640s	0.0917s	✓✓✓
MOV 7.7M	4.7480s	9.4417s	✓✓✓✓
MOV 29M	14.2672s	29.2054s	✓✓✓✓✓

生成缩略图

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	0.2297s	0.3297s	✓✓✓
MP4 9.4M	0.2020s	0.2952s	✓✓✓
MOV 7.7M	2.0473s	3.6489s	✓✓✓✓
MOV 29M	6.0627s	11.1678s	✓✓✓✓

生成 WebM

文件	耗时	CVM 耗时	性能对比
MP4 2.4M	36.9777s	79.7153s	✓✓✓✓✓
MP4 9.4M	35.9572s	72.3739s	✓✓✓✓✓
MOV 7.7M	33.0236s	71.5808s	✓✓✓✓✓
MOV 29M	136.9838s	317.8199s	✓✓✓✓✓

性能评分

分类	得分
图片处理性能	126.76
音频处理性能	128.06
视频处理性能	190.34
综合处理性能	145.11

后记

评分基于当前服务器定向测试，不保证同款产品具有一致性能。

查看更多云服评分

前言

本篇是对 2025-06-09 到 2025-07-08 这月生活的记录与思考。

收到了一本关于我生活的“书”；聊聊对 Claude Code 和各类 Agentic Coding 工具的想法和使用方式；还有很多有意思的事。

生活之书

和友邻 Reorx’s Forge 一样收到了好友涂俊杰寄来的礼物，把 2022.5.28 这个频道创建的第一条消息一直到 2025.6.6 日我今年的生日总结文章打印成了小册子，一本名为 Yu‘s Life 的书。

在现今这个把一切实体的东西电子化的时代，把这个频道纸质化，变为一本能翻阅的实体书是一件很神奇的事，恰如我的频道名，我这三年的人生与生活似乎也因此有了触感和厚度，随机翻到一页，都是过去的时间碎片。

我这个频道 fork 自 reorx 的频道，第一条消息就是 star 他的 n8n workflows，其中的大部分工作流沿用至今，稳稳地跑了三年，当时涂俊杰看到我的频道来问我是怎么做的，我把 reorx 的 使用自动化工作流聚合信息摄入和输出 这篇文章推给了他，如今，我们像是散落在赛博空间的节点一样连接在了一起，很有趣，也很感动。

想到当下度过的每一天每个想法都会在未来成为一行文字，似乎现在分享的哪怕微不足道的小想法也变得浪漫了起来。

不由得想到，如果再过三年，这本书大概会生长得更加枝繁叶茂吧，心里也对未知的生活少了一些迷茫和焦虑，甚至隐隐期待了起来，大概这也是输出与分享所带来的能量的回流吧。❤️

Agentic Coding

这大半个月也顺应“潮流”开始使用 Claude Code，又对 Agentic Coding 有了更深的一些认识。

我是从 GitHub Copilot 最开始 Technical Review 补全的时候就有开始用，帮我在工作中“偷懒”了许多，后来 ChatGPT 出来后也是开始复制粘贴代码到聊天对话框解决代码问题，再到后来深度使用了一年 Cursor，看着它从一个小众工具上了神坛，也夹杂着体验了 Roo Code + Gemini 2.5 Pro 的超长上下文，使用过 Augment，又到现在更智能的 Claude Code 等等。

其实我倒是没有像很多人那样觉得 Claude Code 太激进或是惊艳，想来可能是因为我在 Cursor 最早期出了 YOLO 模式（Agent 模式的前身）的时候就已经打开并且配置了几乎所有命令行的 Auto Run，在我目前维护的不少项目里 AI 代码的含量可能达到了 80%+，甚至有部分小项目是纯 Vibe 的，几乎没有自己手写过代码，也有一些静态项目直接用 v0.dev 和 lovable 对着截图直接生成了。

所以其实没有像自媒体说的那样“安装 Claude Code 5 分钟后，我卸载了 Cursor”，但确实感受到了一些进步，似乎自己可以不再去维护那么多提示词或是给足上下文，它也能够完成大部分明确的需求，短短几天就感觉到了 Claude Code 这类工具形态的巨大潜力，或是 Agentic Coding 未来的可能性。

现在的 Agent Coding 工具有了更多员工或是“实习生”的感觉，并不是说代码能力（我感觉他们在部分领域或是特定环境下的代码力比我强不少），而是“性格”，当我遇到一个技术问题或是像实现什么功能时，我会先思考这是一个什么样的项目和需求，然后选择不同的工具。

比如是像 {Folo} 这样庞大而复杂的项目中实现一个完整功能，我会优先使用 Roo Code 外加 1M 上下文 & 思考拉满的 Gemini 2.5 Pro，他像是一个代码能力扎实的新员工那样，在接手一个新项目时会先最大程度理解代码的原有结构，它可能并不定如 Claude 模型那样生成那么高质量的代码或是一次搞定，但通常不会偏离具体的需求太远，而对这些新代码带来的一些小 bug 或是可优化的点则可以直接交给 Cursor 配合 Claude 4 Sonnet Thinking。

而像是 {RSSHub} 这样一个代码虽然庞大，但是比如新增或是修复一个路由时，其实只需要关注这一个网站的相关逻辑，最多十来个文件，这种情况下其实在自己搞清楚如何去获取网站内容的技术方案之后，直接交给 Claude Code 是很不错的选择，他能够像一个聪明的实习生那样，写出很漂亮的代码甚至给出一些创新的方案，还会自动去 debug 调试。

而对于一些比较独立/常规的比如前端、API 或是 CRUD 类项目，我通常会交给 Cursor，他则更像是一个项目中的老员工，有着最聪明的 Claude Sonnet 4 Thinking 模型，UI 交互、代码回滚这些做得很好，总会为我们的一些大刀阔斧的改动去兜底。

仅在一年前我还难以想象写代码能够有这样“富裕”的选择空间，这大概也是应用开发者的好时代吧。

Claude Code

最开始使用的两天新鲜劲很足，会算着刷新时间起来继续前一天晚上没做完的活，有点像是游戏化设计等着在新手村复活。

有使用 Vibe Meter 这一工具统计用量，感觉虽然用得不像各个博主那样动辄一天上百刀，但也切实解决了我不少实际工作中的问题，远超所值。

Claude Code 粘贴图片技巧 —— Cmd + c 复制之后在 Claude Code 终端直接 Ctrl + v 就行，解决了高频使用问题！🔥

n8n

充值了 Claude Pro 之后除了用 Claude Code 外，还可以在客户端用还算慷慨的 Claude Opus 4 模型。

最近发现它用来写 n8n workflows 很不错，对于刚做的一个还算复杂的 AI 功能，基本上详细描述完需求之后用它生成的 json workflow 文件直接导入都已经很可用了，后续再在这个基础上微调或者再继续让 Opus 4 调整、重新生成、导入，可以做到 vibe no coding 了 🤣

个人生活剪影

和学姐一起加了一个杭州的游泳俱乐部的成人培训班，每周一三六练晚上 7-9 练两个小时，我是基础班里最菜的 😭 乖乖拿着浮板重新规范动作了

最近抬头看到的云都好好看！

有趣的事与物

输入

虽然大部分有意思的输入会在 「Yu's Life」 Telegram 频道里自动同步，不过还是挑选一部分在这里列举一下，感觉更像一个 newsletter 了。

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文章

• 工作周年与 AI 焦虑：成长与挑战并存，开发群里永远在线的 Innei 🔥 太强了。
• 从 Claude 4 发布和 Windsurf 并购案，看 AI 的终局，大厂拼模型，中厂拼收购，小厂拼效率。整体来说也还是应用开发者和普通用户的黄金时代了。
• 镜头与代码的交响：打造个人线上画廊与假期随笔，富士赛高！
• 我对各种 AI Coding Agent 工具的看法，我对各种 AI Coding Agent 工具的看法。
• 2025 年的 AI 协助编程观察，深度使用过文中提到的大部分工具，很准确，对 agent coding 的思考也很前瞻。
• 关于 AI 辅助编程的一些实践和思考，AAC 是 multiper 这一点深有感触，在惊叹 “Cursor 把我一小时的活十分钟做完了”和无语“明明十分钟能搞定的需求它绕了一个小时”之间反复横跳。
• The State of React and the Community in 2025，react 发展现状、历程和误解。
• Claude Code Best Practices，刚开始体验 Claude Code。
• 聊聊 AI 和 MCP，依然没找到什么实际生产生活中的用例，还在观望 MCP 的发展。
• Labubu 哪有泡沫？，解答了我对 Labubu 热度的很多疑惑。
• How to automate development journaling with Claude Code，感觉可以搞一个 obsidian 版本的 🧐。
• 译：拥抱苦差事，我们总是追求事半功倍，但有时其实做枯燥的“苦差事”甚至是做一些貌似“事倍功半”的事也是解决问题的另一种方式。
• How I Vibe Coding?，最近尝试了下 Claude Code 写 Rust 确实超出预期。

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剧集

• 杀戮人机，机器人喜剧，意外地还不错。
• 潜伏，很喜欢的谍战题材，前段时间看了沈醉回忆录和袁殊之后也更了解这一段历史中的因果，结局有些遗憾却也真实，少了一些爽文的部分，却也更让人思考到底值不值得。
• 一杆入魂，试用了 Apple TV 三个月，首页看到的，算是中年励志+公路片？感觉下饭还可以。
• 康熙王朝，最近补的剧也是越来越老了。