微信立减金：首页-热门活动-省钱月卡一分购 支付宝立减金：首页-下拉进入掌银助手-发送省钱卡（可能会跳转其他活动，应该是参与过或者没有资格） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
据彭博社报道，身为AI热门公司Anthropic的联合创始人兼CEO，达里奥·阿莫代伊(Dario Amodei)拥有巨大影响力，但他却只有一位直接下属。 Anthropic CEO阿莫代伊 这在科技行业实属罕见。眼下，许多科技公司领导者正不断减少管理层级、扩大直接管理范围。例如，OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)约有六名直接下属。英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)则表示有60人向他汇报工作。 Anthropic正在尝试一种不同的领导模式：CEO将几乎所有时间都用于宏观层面的讨论、组织文化建设，以及对研究方向和公司战略提供意见，而不是管理高级领导团队成员。 现在，Anthropic的执行团队改为向达里奥的妹妹、Anthropic总裁丹妮拉·阿莫代伊(Daniela Amodei)汇报。丹妮拉负责公司大部分日常运营，并向Anthropic董事会汇报。达里奥唯一直接管理的下属是他的幕僚长阿维塔尔·巴尔维特(Avital Balwit)。 “这让人感到无比自由，”达里奥在接受彭博社《The Circuit》节目采访时表示，“它让我能够比以往任何时候都更轻松地去做所有我需要做的事情。” 大事、小事无法一起抓 达里奥是一位首次创业的公司创始人、普林斯顿大学生物物理学博士，职业生涯早期在实验室里做研究员。对他而言，这意味着常常要花大量时间思考AI及其对人类的意义。他会在全员参加的“愿景探索”会议上进行这类思考。在这些会议中，他会就各种广泛的话题发表见解。同时，他也会通过篇幅很长的公开文章阐述自己的观点。 “从很多方面来看，这其实就是宏观与微观工作的权衡问题。如果你明天要处理无数件琐碎的事情，就很难去关注战略全景，”他说，“因此，把这些事务分离开来往往非常有意义，这样你才能把两者都做好。” 达里奥曾担任ChatGPT开发商OpenAI的研究副总裁，后因与该公司的领导层存在分歧而离职，并于2021年与他人联合创办了Anthropic。在此之前，他曾在谷歌担任高级研究科学家。而丹妮拉则在处理科技创业公司的人员管理方面拥有更丰富的经验，无论是在Stripe担任早期员工，还是在OpenAI领导安全与政策团队。 丹妮拉负责日常运营 Anthropic在最新一轮融资中估值接近1万亿美元，目前正争分夺秒地赶在OpenAI之前上市。该公司在2024年聘请了包括CFO克里希纳·拉奥(Krishna Rao)在内的资深科技高管，并于2025年聘请了首席商务官保罗·史密斯(Paul Smith)，以支持公司的快速扩张。他们与Anthropic的全部七位联合创始人一同共事。阿莫代伊兄妹曾公开表示，这些联合创始人的持续留任是这家创业公司凝聚力文化的体现。 聚焦公司文化 达里奥估计，他“大概一半”的时间都花在与员工讨论“Anthropic的文化以及这种文化如何运作”上。他表示，维护公司文化可能是他和丹妮拉的“头等大事”。 “当公司以如此快的速度扩张时，你会从大型科技公司招来很多员工。如果你不告诉他们Anthropic是如何运作的，他们就会自然而然地照搬自己唯一熟悉的模式，也就是他们原来所在公司的工作方式。”他表示。 哈佛商学院经济学家兼工商管理学教授拉法埃拉·萨杜恩(Raffaella Sadun)指出，CEO管理多少名直属下属，不仅仅是个人偏好或领导风格的问题，也反映了组织工作的性质。 她认为，如果把企业看作一个处理问题的机器，底层员工负责处理常规事务，而更棘手的问题和例外情况则逐级向上传递。这意味着，当组织中的其他领导者经验丰富、能够独立处理他们职权范围内的问题时，CEO的管理幅度可以很宽；但如果像Anthropic这样的公司持续面临一连串新颖且高风险的、需要更高层次判断力的问题，那么CEO的管理幅度可能需要更窄，直接管理更少的人。 无论哪种情况，组织架构都必须经过仔细考量。“管理者的时间是最稀缺的资源。”萨杜恩说。理想情况下，公司结构的设计应该以保护这种资源为目标。 查看评论
当下热门话题我想就是即将开幕的世界杯了吧？ 我自己写了一个skill，这里主要用来和大家探讨技术。 切记不要用来做任何赌博相关的事情！！ 这个帖子仅用来交流技术！！ 主要思路是： 1.搜集小组赛赛程（含已结束的比赛结果和小组赛排名） 2.搜集指定球队信息，包含： 官方宣布的球队大名单 球员状态（球员年龄、身高、有无近期报道出来的伤病及伤病影响、有无报到出的更衣室影响球队的消息、有无其他报道出来的负面消息） 球队当家球星状态 球队综合实力 球队整体状态 3.基于搜集到的球队信息和对手信息为该场比赛做预测 4.基于小组赛排名预测淘汰赛首轮对阵（不含最佳第三名，算法太复杂）， 5.要考虑球队确保晋级的情况下，为了淘汰赛最有利，可能会放弃第一选择第二（最佳第三名算法太复杂，这里不考虑） 6.基于以上所有因素给出一个最终预测结果 欢迎带着问题和解决办法来讨论 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
农行首页 —> 热门活动 —> 最新上线 最低一分钱买5元微信立减，亲测有效 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
四川农行 app，城市专区页面，下方热门活动，四川农行活动集锦， 抽盲盒 大概率5.88 薅到的佬友可以来给我点互动 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
最近10日，来自小众软件论坛的发现频道的热门排行榜，由系统自动生成，直接列出来： 序号 主题 1️⃣ 【自荐】菠萝记事本 Pineapple Notepad | 跨平台 Notepad++ 替代 2️⃣ RenamerX – 用本地 AI 重命名并整理文件，将混乱文件名统统变成清晰、可搜
3:40 瞅了一眼，又上新了 入口 首页 → 热门活动 省钱月卡 1 分钱起 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
高速充电桩，能不能有一种“期货市场”？ 高速公路上的热门充电站，尤其是节假日的核心节点，能不能出现一种类似“期货”的市场？ 这里说的期货，不是金融意义上的投机工具，而是一种 对未来充电权力的提前交易 。 一、焦虑的根源不是没电，而是不确定 很多新能源车主应该都有类似经历： 开车的时候最怕的其实不是没电——导航越来越聪明，车辆对续航的预测也越来越准确。 真正让人焦虑的是 不确定性 。 你知道前方有一个大型服务区，也知道那里有几十把超充枪，但你不知道自己到达时会发生什么： 可能直接充电，可能排队二十分钟，也可能排队两个小时。 这种不确定性会影响整个行程的决策。很多时候，我们甚至会因为担心未来排队，而提前在一个并不理想的地方充电。 所有人都在试图预测未来的拥堵——这本身就已经像一个“市场”了。 二、充电服务能力，是一种特殊的稀缺资源 仔细想想，高速服务区的充电能力具有几个独特属性： 稀缺 ：尤其在节假日和热门线路上。 无法储存 ：下午三点的空闲充电能力，无法留到下午四点使用。 强时间属性 ：对车主来说，重要的不是某个充电桩本身，而是在 某个时间点能够开始充电 。 换句话说，真正稀缺的资源并不是“电”，而是 未来某个时间窗口里的服务能力 。 三、能不能交易“未来的充电权”？ 如果这样理解问题，会发现一个有意思的角度： 我们能不能 提前交易这种未来的服务能力 ？ 举个例子： 现在是下午一点。我预计自己会在下午三点左右到达某个热门服务区（系统也知道我正在这条高速上行驶）。 此时，我可以获得一个 未来两小时内的优先充电权 。这个权利可以购买，也可以转让。 如果未来车流量突然增加，这个权利的价值可能上升； 如果未来车流量减少，这个权利的价值可能下降。 当我真正到达服务区的时候，这个权利完成交割。 整个过程有点像期货，但又完全不同——它背后对应的是一个 真实的使用需求 。 四、会不会变成黄牛市场？关键在于期限 如果允许提前几天甚至几周交易，那确实容易演变成投机工具。 但如果 交易窗口只锁定在未来一到四小时 ，情况就不一样了： 能够参与的人，大概率都是 真正在路上的车主 ； 物流车辆、跨城出行的人、临时跑长途的人，都可以参与； 大家面对的是同一个现实问题： 未来几个小时以后，我需要在哪里充电 。 这种需求是真实的，不是炒作的。 五、市场最大的价值不是赚钱，而是传递信息 更有意思的是，这种市场最大的价值不在于交易本身，而在于 信息 。 今天高速上的车主很难知道未来会发生什么。 但价格本身就是一种信息： 如果某个服务区未来两小时的充电权价格 持续上涨 ，所有人都会意识到那里即将拥堵； 如果另一个服务区价格 持续低迷 ，说明那里还有充足容量。 价格开始承担导航的功能 ——它把未来的拥堵情况压缩成一个数字，实时告诉每一个在路上的人。 六、未来的样子：Agent 自动调度，人只管开车 随着智能驾驶和车载 Agent 的发展，这种机制甚至可以变得更加自然。 未来的车主不需要盯着手机竞价，Agent 会自动完成： 根据车辆电量、路线规划、时间价值、个人偏好； 自动购买或出售未来的充电权。 人负责开车，算法负责资源调度。 对车主来说，体验可能只是： “为什么这次高速充电特别顺畅？” 而背后，已经发生了大量自动交易。 七、未必适合所有地方，但值得在最热的服务区尝试 当然，这只是一个想法。它未必真的会出现，也未必适用于所有充电站。 大多数服务区可能根本不需要这种机制。 但对于那些 节假日永远爆满的超级节点 ，也许值得尝试一种新的资源配置方式。 毕竟，从某种意义上说，我们真正排队的从来不是电， 而是 未来某个时间点的服务能力 。 而任何稀缺的服务能力，最终都需要一种更高效的分配机制。
高速充电桩，能不能有一种“期货市场”？ 高速公路上的热门充电站，尤其是节假日的核心节点，能不能出现一种类似“期货”的市场？ 这里说的期货，不是金融意义上的投机工具，而是一种 对未来充电权力的提前交易 。 一、焦虑的根源不是没电，而是不确定 很多新能源车主应该都有类似经历： 开车的时候最怕的其实不是没电——导航越来越聪明，车辆对续航的预测也越来越准确。 真正让人焦虑的是 不确定性 。 你知道前方有一个大型服务区，也知道那里有几十把超充枪，但你不知道自己到达时会发生什么： 可能直接充电，可能排队二十分钟，也可能排队两个小时。 这种不确定性会影响整个行程的决策。很多时候，我们甚至会因为担心未来排队，而提前在一个并不理想的地方充电。 所有人都在试图预测未来的拥堵——这本身就已经像一个“市场”了。 二、充电服务能力，是一种特殊的稀缺资源 仔细想想，高速服务区的充电能力具有几个独特属性： 稀缺 ：尤其在节假日和热门线路上。 无法储存 ：下午三点的空闲充电能力，无法留到下午四点使用。 强时间属性 ：对车主来说，重要的不是某个充电桩本身，而是在 某个时间点能够开始充电 。 换句话说，真正稀缺的资源并不是“电”，而是 未来某个时间窗口里的服务能力 。 三、能不能交易“未来的充电权”？ 如果这样理解问题，会发现一个有意思的角度： 我们能不能 提前交易这种未来的服务能力 ？ 举个例子： 现在是下午一点。我预计自己会在下午三点左右到达某个热门服务区（系统也知道我正在这条高速上行驶）。 此时，我可以获得一个 未来两小时内的优先充电权 。这个权利可以购买，也可以转让。 如果未来车流量突然增加，这个权利的价值可能上升； 如果未来车流量减少，这个权利的价值可能下降。 当我真正到达服务区的时候，这个权利完成交割。 整个过程有点像期货，但又完全不同——它背后对应的是一个 真实的使用需求 。 四、会不会变成黄牛市场？关键在于期限 如果允许提前几天甚至几周交易，那确实容易演变成投机工具。 但如果 交易窗口只锁定在未来一到四小时 ，情况就不一样了： 能够参与的人，大概率都是 真正在路上的车主 ； 物流车辆、跨城出行的人、临时跑长途的人，都可以参与； 大家面对的是同一个现实问题： 未来几个小时以后，我需要在哪里充电 。 这种需求是真实的，不是炒作的。 五、市场最大的价值不是赚钱，而是传递信息 更有意思的是，这种市场最大的价值不在于交易本身，而在于 信息 。 今天高速上的车主很难知道未来会发生什么。 但价格本身就是一种信息： 如果某个服务区未来两小时的充电权价格 持续上涨 ，所有人都会意识到那里即将拥堵； 如果另一个服务区价格 持续低迷 ，说明那里还有充足容量。 价格开始承担导航的功能 ——它把未来的拥堵情况压缩成一个数字，实时告诉每一个在路上的人。 六、未来的样子：Agent 自动调度，人只管开车 随着智能驾驶和车载 Agent 的发展，这种机制甚至可以变得更加自然。 未来的车主不需要盯着手机竞价，Agent 会自动完成： 根据车辆电量、路线规划、时间价值、个人偏好； 自动购买或出售未来的充电权。 人负责开车，算法负责资源调度。 对车主来说，体验可能只是： “为什么这次高速充电特别顺畅？” 而背后，已经发生了大量自动交易。 七、未必适合所有地方，但值得在最热的服务区尝试 当然，这只是一个想法。它未必真的会出现，也未必适用于所有充电站。 大多数服务区可能根本不需要这种机制。 但对于那些 节假日永远爆满的超级节点 ，也许值得尝试一种新的资源配置方式。 毕竟，从某种意义上说，我们真正排队的从来不是电， 而是 未来某个时间点的服务能力 。 而任何稀缺的服务能力，最终都需要一种更高效的分配机制。
高速充电桩，能不能有一种“期货市场”？ 高速公路上的热门充电站，尤其是节假日的核心节点，能不能出现一种类似“期货”的市场？ 这里说的期货，不是金融意义上的投机工具，而是一种 对未来充电权力的提前交易 。 一、焦虑的根源不是没电，而是不确定 很多新能源车主应该都有类似经历： 开车的时候最怕的其实不是没电——导航越来越聪明，车辆对续航的预测也越来越准确。 真正让人焦虑的是 不确定性 。 你知道前方有一个大型服务区，也知道那里有几十把超充枪，但你不知道自己到达时会发生什么： 可能直接充电，可能排队二十分钟，也可能排队两个小时。 这种不确定性会影响整个行程的决策。很多时候，我们甚至会因为担心未来排队，而提前在一个并不理想的地方充电。 所有人都在试图预测未来的拥堵——这本身就已经像一个“市场”了。 二、充电服务能力，是一种特殊的稀缺资源 仔细想想，高速服务区的充电能力具有几个独特属性： 稀缺 ：尤其在节假日和热门线路上。 无法储存 ：下午三点的空闲充电能力，无法留到下午四点使用。 强时间属性 ：对车主来说，重要的不是某个充电桩本身，而是在 某个时间点能够开始充电 。 换句话说，真正稀缺的资源并不是“电”，而是 未来某个时间窗口里的服务能力 。 三、能不能交易“未来的充电权”？ 如果这样理解问题，会发现一个有意思的角度： 我们能不能 提前交易这种未来的服务能力 ？ 举个例子： 现在是下午一点。我预计自己会在下午三点左右到达某个热门服务区（系统也知道我正在这条高速上行驶）。 此时，我可以获得一个 未来两小时内的优先充电权 。这个权利可以购买，也可以转让。 如果未来车流量突然增加，这个权利的价值可能上升； 如果未来车流量减少，这个权利的价值可能下降。 当我真正到达服务区的时候，这个权利完成交割。 整个过程有点像期货，但又完全不同——它背后对应的是一个 真实的使用需求 。 四、会不会变成黄牛市场？关键在于期限 如果允许提前几天甚至几周交易，那确实容易演变成投机工具。 但如果 交易窗口只锁定在未来一到四小时 ，情况就不一样了： 能够参与的人，大概率都是 真正在路上的车主 ； 物流车辆、跨城出行的人、临时跑长途的人，都可以参与； 大家面对的是同一个现实问题： 未来几个小时以后，我需要在哪里充电 。 这种需求是真实的，不是炒作的。 五、市场最大的价值不是赚钱，而是传递信息 更有意思的是，这种市场最大的价值不在于交易本身，而在于 信息 。 今天高速上的车主很难知道未来会发生什么。 但价格本身就是一种信息： 如果某个服务区未来两小时的充电权价格 持续上涨 ，所有人都会意识到那里即将拥堵； 如果另一个服务区价格 持续低迷 ，说明那里还有充足容量。 价格开始承担导航的功能 ——它把未来的拥堵情况压缩成一个数字，实时告诉每一个在路上的人。 六、未来的样子：Agent 自动调度，人只管开车 随着智能驾驶和车载 Agent 的发展，这种机制甚至可以变得更加自然。 未来的车主不需要盯着手机竞价，Agent 会自动完成： 根据车辆电量、路线规划、时间价值、个人偏好； 自动购买或出售未来的充电权。 人负责开车，算法负责资源调度。 对车主来说，体验可能只是： “为什么这次高速充电特别顺畅？” 而背后，已经发生了大量自动交易。 七、未必适合所有地方，但值得在最热的服务区尝试 当然，这只是一个想法。它未必真的会出现，也未必适用于所有充电站。 大多数服务区可能根本不需要这种机制。 但对于那些 节假日永远爆满的超级节点 ，也许值得尝试一种新的资源配置方式。 毕竟，从某种意义上说，我们真正排队的从来不是电， 而是 未来某个时间点的服务能力 。 而任何稀缺的服务能力，最终都需要一种更高效的分配机制。
高速充电桩，能不能有一种“期货市场”？ 高速公路上的热门充电站，尤其是节假日的核心节点，能不能出现一种类似“期货”的市场？ 这里说的期货，不是金融意义上的投机工具，而是一种 对未来充电权力的提前交易 。 一、焦虑的根源不是没电，而是不确定 很多新能源车主应该都有类似经历： 开车的时候最怕的其实不是没电——导航越来越聪明，车辆对续航的预测也越来越准确。 真正让人焦虑的是 不确定性 。 你知道前方有一个大型服务区，也知道那里有几十把超充枪，但你不知道自己到达时会发生什么： 可能直接充电，可能排队二十分钟，也可能排队两个小时。 这种不确定性会影响整个行程的决策。很多时候，我们甚至会因为担心未来排队，而提前在一个并不理想的地方充电。 所有人都在试图预测未来的拥堵——这本身就已经像一个“市场”了。 二、充电服务能力，是一种特殊的稀缺资源 仔细想想，高速服务区的充电能力具有几个独特属性： 稀缺 ：尤其在节假日和热门线路上。 无法储存 ：下午三点的空闲充电能力，无法留到下午四点使用。 强时间属性 ：对车主来说，重要的不是某个充电桩本身，而是在 某个时间点能够开始充电 。 换句话说，真正稀缺的资源并不是“电”，而是 未来某个时间窗口里的服务能力 。 三、能不能交易“未来的充电权”？ 如果这样理解问题，会发现一个有意思的角度： 我们能不能 提前交易这种未来的服务能力 ？ 举个例子： 现在是下午一点。我预计自己会在下午三点左右到达某个热门服务区（系统也知道我正在这条高速上行驶）。 此时，我可以获得一个 未来两小时内的优先充电权 。这个权利可以购买，也可以转让。 如果未来车流量突然增加，这个权利的价值可能上升； 如果未来车流量减少，这个权利的价值可能下降。 当我真正到达服务区的时候，这个权利完成交割。 整个过程有点像期货，但又完全不同——它背后对应的是一个 真实的使用需求 。 四、会不会变成黄牛市场？关键在于期限 如果允许提前几天甚至几周交易，那确实容易演变成投机工具。 但如果 交易窗口只锁定在未来一到四小时 ，情况就不一样了： 能够参与的人，大概率都是 真正在路上的车主 ； 物流车辆、跨城出行的人、临时跑长途的人，都可以参与； 大家面对的是同一个现实问题： 未来几个小时以后，我需要在哪里充电 。 这种需求是真实的，不是炒作的。 五、市场最大的价值不是赚钱，而是传递信息 更有意思的是，这种市场最大的价值不在于交易本身，而在于 信息 。 今天高速上的车主很难知道未来会发生什么。 但价格本身就是一种信息： 如果某个服务区未来两小时的充电权价格 持续上涨 ，所有人都会意识到那里即将拥堵； 如果另一个服务区价格 持续低迷 ，说明那里还有充足容量。 价格开始承担导航的功能 ——它把未来的拥堵情况压缩成一个数字，实时告诉每一个在路上的人。 六、未来的样子：Agent 自动调度，人只管开车 随着智能驾驶和车载 Agent 的发展，这种机制甚至可以变得更加自然。 未来的车主不需要盯着手机竞价，Agent 会自动完成： 根据车辆电量、路线规划、时间价值、个人偏好； 自动购买或出售未来的充电权。 人负责开车，算法负责资源调度。 对车主来说，体验可能只是： “为什么这次高速充电特别顺畅？” 而背后，已经发生了大量自动交易。 七、未必适合所有地方，但值得在最热的服务区尝试 当然，这只是一个想法。它未必真的会出现，也未必适用于所有充电站。 大多数服务区可能根本不需要这种机制。 但对于那些 节假日永远爆满的超级节点 ，也许值得尝试一种新的资源配置方式。 毕竟，从某种意义上说，我们真正排队的从来不是电， 而是 未来某个时间点的服务能力 。 而任何稀缺的服务能力，最终都需要一种更高效的分配机制。
高速充电桩，能不能有一种“期货市场”？ 高速公路上的热门充电站，尤其是节假日的核心节点，能不能出现一种类似“期货”的市场？ 这里说的期货，不是金融意义上的投机工具，而是一种 对未来充电权力的提前交易 。 一、焦虑的根源不是没电，而是不确定 很多新能源车主应该都有类似经历： 开车的时候最怕的其实不是没电——导航越来越聪明，车辆对续航的预测也越来越准确。 真正让人焦虑的是 不确定性 。 你知道前方有一个大型服务区，也知道那里有几十把超充枪，但你不知道自己到达时会发生什么： 可能直接充电，可能排队二十分钟，也可能排队两个小时。 这种不确定性会影响整个行程的决策。很多时候，我们甚至会因为担心未来排队，而提前在一个并不理想的地方充电。 所有人都在试图预测未来的拥堵——这本身就已经像一个“市场”了。 二、充电服务能力，是一种特殊的稀缺资源 仔细想想，高速服务区的充电能力具有几个独特属性： 稀缺 ：尤其在节假日和热门线路上。 无法储存 ：下午三点的空闲充电能力，无法留到下午四点使用。 强时间属性 ：对车主来说，重要的不是某个充电桩本身，而是在 某个时间点能够开始充电 。 换句话说，真正稀缺的资源并不是“电”，而是 未来某个时间窗口里的服务能力 。 三、能不能交易“未来的充电权”？ 如果这样理解问题，会发现一个有意思的角度： 我们能不能 提前交易这种未来的服务能力 ？ 举个例子： 现在是下午一点。我预计自己会在下午三点左右到达某个热门服务区（系统也知道我正在这条高速上行驶）。 此时，我可以获得一个 未来两小时内的优先充电权 。这个权利可以购买，也可以转让。 如果未来车流量突然增加，这个权利的价值可能上升； 如果未来车流量减少，这个权利的价值可能下降。 当我真正到达服务区的时候，这个权利完成交割。 整个过程有点像期货，但又完全不同——它背后对应的是一个 真实的使用需求 。 四、会不会变成黄牛市场？关键在于期限 如果允许提前几天甚至几周交易，那确实容易演变成投机工具。 但如果 交易窗口只锁定在未来一到四小时 ，情况就不一样了： 能够参与的人，大概率都是 真正在路上的车主 ； 物流车辆、跨城出行的人、临时跑长途的人，都可以参与； 大家面对的是同一个现实问题： 未来几个小时以后，我需要在哪里充电 。 这种需求是真实的，不是炒作的。 五、市场最大的价值不是赚钱，而是传递信息 更有意思的是，这种市场最大的价值不在于交易本身，而在于 信息 。 今天高速上的车主很难知道未来会发生什么。 但价格本身就是一种信息： 如果某个服务区未来两小时的充电权价格 持续上涨 ，所有人都会意识到那里即将拥堵； 如果另一个服务区价格 持续低迷 ，说明那里还有充足容量。 价格开始承担导航的功能 ——它把未来的拥堵情况压缩成一个数字，实时告诉每一个在路上的人。 六、未来的样子：Agent 自动调度，人只管开车 随着智能驾驶和车载 Agent 的发展，这种机制甚至可以变得更加自然。 未来的车主不需要盯着手机竞价，Agent 会自动完成： 根据车辆电量、路线规划、时间价值、个人偏好； 自动购买或出售未来的充电权。 人负责开车，算法负责资源调度。 对车主来说，体验可能只是： “为什么这次高速充电特别顺畅？” 而背后，已经发生了大量自动交易。 七、未必适合所有地方，但值得在最热的服务区尝试 当然，这只是一个想法。它未必真的会出现，也未必适用于所有充电站。 大多数服务区可能根本不需要这种机制。 但对于那些 节假日永远爆满的超级节点 ，也许值得尝试一种新的资源配置方式。 毕竟，从某种意义上说，我们真正排队的从来不是电， 而是 未来某个时间点的服务能力 。 而任何稀缺的服务能力，最终都需要一种更高效的分配机制。
高速充电桩，能不能有一种“期货市场”？ 高速公路上的热门充电站，尤其是节假日的核心节点，能不能出现一种类似“期货”的市场？ 这里说的期货，不是金融意义上的投机工具，而是一种 对未来充电权力的提前交易 。 一、焦虑的根源不是没电，而是不确定 很多新能源车主应该都有类似经历： 开车的时候最怕的其实不是没电——导航越来越聪明，车辆对续航的预测也越来越准确。 真正让人焦虑的是 不确定性 。 你知道前方有一个大型服务区，也知道那里有几十把超充枪，但你不知道自己到达时会发生什么： 可能直接充电，可能排队二十分钟，也可能排队两个小时。 这种不确定性会影响整个行程的决策。很多时候，我们甚至会因为担心未来排队，而提前在一个并不理想的地方充电。 所有人都在试图预测未来的拥堵——这本身就已经像一个“市场”了。 二、充电服务能力，是一种特殊的稀缺资源 仔细想想，高速服务区的充电能力具有几个独特属性： 稀缺 ：尤其在节假日和热门线路上。 无法储存 ：下午三点的空闲充电能力，无法留到下午四点使用。 强时间属性 ：对车主来说，重要的不是某个充电桩本身，而是在 某个时间点能够开始充电 。 换句话说，真正稀缺的资源并不是“电”，而是 未来某个时间窗口里的服务能力 。 三、能不能交易“未来的充电权”？ 如果这样理解问题，会发现一个有意思的角度： 我们能不能 提前交易这种未来的服务能力 ？ 举个例子： 现在是下午一点。我预计自己会在下午三点左右到达某个热门服务区（系统也知道我正在这条高速上行驶）。 此时，我可以获得一个 未来两小时内的优先充电权 。这个权利可以购买，也可以转让。 如果未来车流量突然增加，这个权利的价值可能上升； 如果未来车流量减少，这个权利的价值可能下降。 当我真正到达服务区的时候，这个权利完成交割。 整个过程有点像期货，但又完全不同——它背后对应的是一个 真实的使用需求 。 四、会不会变成黄牛市场？关键在于期限 如果允许提前几天甚至几周交易，那确实容易演变成投机工具。 但如果 交易窗口只锁定在未来一到四小时 ，情况就不一样了： 能够参与的人，大概率都是 真正在路上的车主 ； 物流车辆、跨城出行的人、临时跑长途的人，都可以参与； 大家面对的是同一个现实问题： 未来几个小时以后，我需要在哪里充电 。 这种需求是真实的，不是炒作的。 五、市场最大的价值不是赚钱，而是传递信息 更有意思的是，这种市场最大的价值不在于交易本身，而在于 信息 。 今天高速上的车主很难知道未来会发生什么。 但价格本身就是一种信息： 如果某个服务区未来两小时的充电权价格 持续上涨 ，所有人都会意识到那里即将拥堵； 如果另一个服务区价格 持续低迷 ，说明那里还有充足容量。 价格开始承担导航的功能 ——它把未来的拥堵情况压缩成一个数字，实时告诉每一个在路上的人。 六、未来的样子：Agent 自动调度，人只管开车 随着智能驾驶和车载 Agent 的发展，这种机制甚至可以变得更加自然。 未来的车主不需要盯着手机竞价，Agent 会自动完成： 根据车辆电量、路线规划、时间价值、个人偏好； 自动购买或出售未来的充电权。 人负责开车，算法负责资源调度。 对车主来说，体验可能只是： “为什么这次高速充电特别顺畅？” 而背后，已经发生了大量自动交易。 七、未必适合所有地方，但值得在最热的服务区尝试 当然，这只是一个想法。它未必真的会出现，也未必适用于所有充电站。 大多数服务区可能根本不需要这种机制。 但对于那些 节假日永远爆满的超级节点 ，也许值得尝试一种新的资源配置方式。 毕竟，从某种意义上说，我们真正排队的从来不是电， 而是 未来某个时间点的服务能力 。 而任何稀缺的服务能力，最终都需要一种更高效的分配机制。
高速充电桩，能不能有一种“期货市场”？ 高速公路上的热门充电站，尤其是节假日的核心节点，能不能出现一种类似“期货”的市场？ 这里说的期货，不是金融意义上的投机工具，而是一种 对未来充电权力的提前交易 。 一、焦虑的根源不是没电，而是不确定 很多新能源车主应该都有类似经历： 开车的时候最怕的其实不是没电——导航越来越聪明，车辆对续航的预测也越来越准确。 真正让人焦虑的是 不确定性 。 你知道前方有一个大型服务区，也知道那里有几十把超充枪，但你不知道自己到达时会发生什么： 可能直接充电，可能排队二十分钟，也可能排队两个小时。 这种不确定性会影响整个行程的决策。很多时候，我们甚至会因为担心未来排队，而提前在一个并不理想的地方充电。 所有人都在试图预测未来的拥堵——这本身就已经像一个“市场”了。 二、充电服务能力，是一种特殊的稀缺资源 仔细想想，高速服务区的充电能力具有几个独特属性： 稀缺 ：尤其在节假日和热门线路上。 无法储存 ：下午三点的空闲充电能力，无法留到下午四点使用。 强时间属性 ：对车主来说，重要的不是某个充电桩本身，而是在 某个时间点能够开始充电 。 换句话说，真正稀缺的资源并不是“电”，而是 未来某个时间窗口里的服务能力 。 三、能不能交易“未来的充电权”？ 如果这样理解问题，会发现一个有意思的角度： 我们能不能 提前交易这种未来的服务能力 ？ 举个例子： 现在是下午一点。我预计自己会在下午三点左右到达某个热门服务区（系统也知道我正在这条高速上行驶）。 此时，我可以获得一个 未来两小时内的优先充电权 。这个权利可以购买，也可以转让。 如果未来车流量突然增加，这个权利的价值可能上升； 如果未来车流量减少，这个权利的价值可能下降。 当我真正到达服务区的时候，这个权利完成交割。 整个过程有点像期货，但又完全不同——它背后对应的是一个 真实的使用需求 。 四、会不会变成黄牛市场？关键在于期限 如果允许提前几天甚至几周交易，那确实容易演变成投机工具。 但如果 交易窗口只锁定在未来一到四小时 ，情况就不一样了： 能够参与的人，大概率都是 真正在路上的车主 ； 物流车辆、跨城出行的人、临时跑长途的人，都可以参与； 大家面对的是同一个现实问题： 未来几个小时以后，我需要在哪里充电 。 这种需求是真实的，不是炒作的。 五、市场最大的价值不是赚钱，而是传递信息 更有意思的是，这种市场最大的价值不在于交易本身，而在于 信息 。 今天高速上的车主很难知道未来会发生什么。 但价格本身就是一种信息： 如果某个服务区未来两小时的充电权价格 持续上涨 ，所有人都会意识到那里即将拥堵； 如果另一个服务区价格 持续低迷 ，说明那里还有充足容量。 价格开始承担导航的功能 ——它把未来的拥堵情况压缩成一个数字，实时告诉每一个在路上的人。 六、未来的样子：Agent 自动调度，人只管开车 随着智能驾驶和车载 Agent 的发展，这种机制甚至可以变得更加自然。 未来的车主不需要盯着手机竞价，Agent 会自动完成： 根据车辆电量、路线规划、时间价值、个人偏好； 自动购买或出售未来的充电权。 人负责开车，算法负责资源调度。 对车主来说，体验可能只是： “为什么这次高速充电特别顺畅？” 而背后，已经发生了大量自动交易。 七、未必适合所有地方，但值得在最热的服务区尝试 当然，这只是一个想法。它未必真的会出现，也未必适用于所有充电站。 大多数服务区可能根本不需要这种机制。 但对于那些 节假日永远爆满的超级节点 ，也许值得尝试一种新的资源配置方式。 毕竟，从某种意义上说，我们真正排队的从来不是电， 而是 未来某个时间点的服务能力 。 而任何稀缺的服务能力，最终都需要一种更高效的分配机制。
MJJ你们好，欢迎来到热门机器横评第二期，在这个系列中，我们将直接横评热门地区的热门机器套餐，让MJJ最直观的了解到机器差异，尽管这个测试肯定无法反映机器的完整状态，但可以从测试结果中窥见某些机器的缺陷和优点，希望给迷惑的MJJ呈现一个相对直观的测试结果。 本期我们横评的是欧洲的线路机，包含德国、荷兰、英国、俄罗斯四个地区，共计15台服务器，服务商包含 AKKOCloud 、 SaltyFish咸鱼云 、 搬瓦工BWH 、 CloudSilk白丝云 、 Misaka 、 Geelinx 、 NOSLA家人云 、 V.PS小秘书 、 Nube 、 MoeCloud 。 此板块第一次发布时不会进行完整评价(因为很多机器的体验并不是测试数据能完全说明的，商家的运营策略/稳定性都会影响机器的体验)，会在归档后会收集MJJ的热门评价并附在下方，方便大家看到更多元的信息。本文无AFF，更多相关产品可见 原文 同时也再次感谢众多MJJ提供家宽测速点和众多机器的评价，你们才是最好的MJJ~ 基本信息 我们对机器的硬件进行了测试，值得说明的是：对于组网/反代等不太需要性能的应用而言，这些机器完全够用，我们希望不需要性能的用户在考虑机器时不用太参考性能，因为对于这些场景而言，性能强弱并不重要，更应该关注网络状况。 硬件配置 我们收集了受测机器的常见配置，方便大家快速根据预算来选择机器。部分机器厂商并没有标记机器的带宽，我们便采用SpeedTest和常见对端多线程速度作为 推测带宽 来计入，这类机器的带宽后面会看到 ? ；机器价格的选取其实比较“暧昧”，我们选择的并不是最新厂商的官网定价，而是选择的是 持有量较大的套餐 的定价，更加接近用户使用成本，也可以更真实的对比机器价格；部分服务商采用美元、欧元计价，为了方便大家查看我们将价格按照 1USD = 6.76635CNY 和 1 EUR = 7.88049 CNY 转换为了CNY作为统一计价单位。 我们需要特别说明：咸鱼云-NL的产品我们只看到了月付和季付价格，没找到年付价格，所以按照其DE产品的定价逻辑推断出了其年付价格，实际以厂商为准；Geelinx的是单向500GB流量(only-out)，我们简单的将其翻倍作为1T流量计入，实际上会根据使用场景的不同而产生较大偏差；Nube的产品是流量计费的，用多少付多少，我们按照100GB(单向)的价格来推断出的年费价格 服务商 CPU 内存(GB) 硬盘(GB) 双向流量(GB/月) 带宽(Mbps) 价格(年/¥) IPV6 Nube-DE 1 1 10 200 10000? 135.06 有 NOSLA-DE 1 1 20 550 500 179.25 有 Geelinx-UK 2 2 20 1000 200 183.75 有 BWH-NL 1 1 20 1000 2500 246.02 无 AKKO-DE 1 1 10 500 1000 299 无 AKKO-UK 1 1 10 500 1000 299 无 CloudSilk-DE 1 1 10 500 500 299.99 无 MoeCloud-UK 1 1 10 500 1000 349 无 咸鱼云-NL 1 1 10 1000 2500 487.18 无 V.PS-DE 2 1 20 1000 1000? 551.24 有 V.PS-NL 2 1 20 1000 1000? 551.24 有 咸鱼云DE-Pre 1 1 15 1000 2500 580.55 无 咸鱼云DE-Elite 1 1 15 1000 2500 583.60 无 Misaka-DE 1 0.5 10 512 3000? 781.51 无 Misaka-RU 1 0.5 10 512 1000? 1042.02 无 CPU性能测试 我们统计了常见机器的CPU型号、Sysbench单核分数和GB5单核分数。我们是按照GB5的分数来进行排序的，这样更加接近我们的实际体验。我们没有记录多核分数，一个是因为 我们的测试机并不统一，有的是2核，有的是4核，测试结果无法对比，另一个则是因为大部分场景都是单核场景，所以我们只记录了单核分数。 我们尝试在Misaka-RU上进行了多次GB5测试均失败，故只展示Sysbench单核分数，可以作为一个参照。 服务商 CPU型号 Sysbench单核分数 GB5单核分数 咸鱼云-NL AMD EPYC-Genoa 5882.42 1928 CloudSilk-DE AMD EPYC-Milan 4495.20 1027 BWH-NL AMD EPYC-Genoa 3351.04 988 NOSLA-DE AMD EPYC 7V13 3239.78 974 咸鱼云DE-Pre AMD EPYC 3197.83 919 咸鱼云DE-Elite AMD EPYC 3213.14 913 AKKO-DE AMD EPYC 3008.13 841 Misaka-DE AMD EPYC-Milan 2976.61 705 MoeCloud-UK Intel Core 799.30 628 Geelinx-UK Intel Xeon Platinum 8272CL 723.24 563 V.PS-DE Intel Xeon Gold 6133 866.33 498 AKKO-UK Intel Core 610.02 383 Nube-DE AMD EPYC 7C13 1896.20 369 V.PS-NL Intel Xeon Gold 6133 530.23 312 Misaka-RU AMD EPYC-Rome 1495.87 fail 磁盘性能测试(单位为IOPS) 磁盘性能测试的维度很多，我们VPS日常建站、数据库等工作更依赖4K随机性能，顺序读写主要影响大文件传输，所以我们按照 4K随机读×25% + 4K随机写×25% + 高队列随机读×15% + 高队列随机写×15% + 顺序读×10% + 顺序写×10% 的权重来简单计算一个综合分数来进行排序(这并不严谨，但我们觉得可以给完全不懂磁盘性能的小白一个大致的参考，对于有明确的需求的MJJ而言，自行查看具体数据即可，排序你可以当娱乐来看) 服务商 4K随机读 4K随机写 高队列随机读 高队列随机写 顺序读 顺序写 Misaka-DE 7.7k 20k 100k 80k 2.1k 1.3k NOSLA-DE 7.8k 14k 99k 70k 8.0k 4.2k BWH-NL 5.0k 8.5k 88k 85k 7.7k 5.4k V.PS-DE 11k 8.8k 90k 69k 1.2k 1.3k Misaka-RU 2.1k 1.6k 64k 49k 7.3k 4.0k V.PS-NL 9.0k 8.5k 44k 46k 1.2k 1.3k 咸鱼云-NL 11k 11k 11k 11k 1.0k 1.1k CloudSilk-DE 9.5k 11k 11k 11k 1.0k 1.1k AKKO-DE 5.3k 11k 11k 11k 1.0k 1.1k AKKO-UK 5.8k 8.6k 11k 11k 1.0k 1.1k 咸鱼云DE-Pre 4.1k 7.7k 11k 11k 938 1.1k 咸鱼云DE-Elite 3.7k 7.8k 11k 11k 1.0k 1.1k MoeCloud-UK 768 1.5k 10k 9.7k 895 397 Geelinx-UK 2.2k 1.9k 2.1k 1.8k 311 163 Nube-DE 630 391 3.0k 3.0k 201 201 内存性能测试 服务商 Sysbench读取 Sysbench写入 延迟 HQ内存分数 V.PS-DE 19457.6 MB/s 15311.9 MB/s 286 ns 14716 咸鱼云-NL 79808.9 MB/s 46325.7 MB/s 93 ns 14390 咸鱼云DE-Pre 40222.2 MB/s 23980.1 MB/s 168 ns 10540 CloudSilk-DE 55124.4 MB/s 30187.6 MB/s 135 ns 10464 AKKO-DE 37907.5 MB/s 22675.7 MB/s 182 ns 10012 Geelinx-UK 15773.4 MB/s 13252.1 MB/s 223 ns 9628 BWH-NL 42147.9 MB/s 25022.0 MB/s 171 ns 9244 咸鱼云DE-Elite 42328.6 MB/s 24391.0 MB/s 167 ns 8599 NOSLA-DE 42579.2 MB/s 24661.5 MB/s 171 ns 8419 Nube-DE 26681.8 MB/s 12782.8 MB/s 261 ns 5289 Misaka-DE 43208.5 MB/s 15106.8 MB/s 165 ns 4842 Misaka-RU 40407.1 MB/s 17218.5 MB/s 182 ns 4764 V.PS-NL 11606.0 MB/s 10793.4 MB/s 404 ns 4759 MoeCloud-UK 11147.0 MB/s 8854.1 MB/s 257 ns 4104 AKKO-UK 16570.6 MB/s 7133.4 MB/s 310 ns 3256 网络质量 我们希望您在参考时不要将Misaka RU的机器的和其他的做对比，因为俄罗斯的机器延时和速度肯定会优于德国/英国/荷兰这些地区的机器，俄罗斯到德国等欧洲区域还要40-50ms，我们之所以将这个机器放在欧洲里一块横评的原因是俄罗斯机器比较特殊稀有，我们希望能和传统欧洲机器做一个对比，方便大家熟悉这款机器的网络 IPV4双程路由表 测试基于广州电信、广州联通、广州移动，不同地区有细微差距，例如部分机器的部分地区联通回程会变成10099 服务商 电信去程 电信回程 联通去程 联通回程 移动去程 移动回程 AKKO-DE CN2 CN2 10099 CN2 CMIN2 CMIN2 AKKO-UK CN2 CN2 10099 CN2 CMIN2 CMIN2 BWH-NL CN2 CN2 10099 9929 CMIN2 CMIN2 CloudSilk-DE CN2 NULL 10099 NULL CMI NULL Geelinx-UK 163 9929 10099 9929 CMIN2 CMIN2 Misaka-RU CN2 CN2 4837 CN2 CMI CN2 Misaka-DE CN2 CN2 10099 CN2 CMIN2 CN2 MoeCloud-UK CN2 CN2 10099 CN2 CMI CMIN2 NOSLA-DE CN2 CN2 10099 9929 CMIN2 CMIN2 Nube-DE 163 9929 10099 9929 CMIN2 CMIN2 V.PS-DE CN2 CN2 10099 9929 CMIN2 CMIN2 V.PS-NL CN2 CN2 10099 9929 CMIN2 CMIN2 咸鱼云DE-Elite CN2 9929 10099 9929 CMIN2 CMIN2 咸鱼云DE-Pre CN2 CN2 10099 CN2 CMIN2 CMIN2 咸鱼云-NL CN2 NULL 10099 NULL CMIN2 NULL 去程路由测试 我们在广州电信、广州联通、广州移动三台机器上对受测机器进行了去程路由测试，我们简单的记录了路由的方向，你可以在这些结果中很明显德看到：上海和北京是主要去往欧洲方向的出海口，靠近这两个地区的用户往往可以享受到更好的网络延时，，出海后大部分机器都是前往德国中转，所以对于大部分用户而言，线路机可以优先选德国的，更容易得到优质体验。 简写说明：沪：上海、京：北京、德：德国、英：英国、荷：荷兰、美：美国 服务商 电信 联通 移动 AKKO-DE 沪-德 京-德 京-德 AKKO-UK 沪-德-英 京-德-英 京-德-英 BWH-NL 沪-德-荷 京-德-荷 京-德-荷 CloudSilk-DE 沪-德 京-德 英-法-德 Geelinx-UK 美-英 京-德-英 京-德-英 Misaka-RU 京-俄 京-俄 德-英-俄 Misaka-DE 沪-德 京-德 京-德 MoeCloud-UK 沪-德-英 京-德-英 荷-德-英 NOSLA-DE 沪-德 京-德-英-德 京-德 Nube-DE 荷-英-德 京-德 京-德 V.PS-DE 沪-德 京-德-英-德 京-德 V.PS-NL 京-德-荷 京-德-英-荷 京-德-荷 咸鱼云DE-Elite 沪-德 京-德 京-德 咸鱼云DE-Pre 沪-德 京-德 京-德 咸鱼云-NL 京-德-荷 沪-德-荷 京-德-荷 回程延时测试 我们对这些所有的测试机器进行了TCP大包的回程延时测试和ICMP回程波动监控。可以通过观察TCP大包的延时来看出三网最低延时的机器，并且根据自己所处北方/南方地区来进行进一步筛选，而每台机器的ICMP回程波动监控数据可以在 探针 里看到，我们推荐你自行前往探针选择感兴趣的机器，还可以自由组合来对比机器的延时情况，下面就按照地区和运营商截取一些具有代表性的作为延时回程延时图 电信TCP大包延时测试 商家 京 沪 粤 最低延时 北方均值 南方均值 全国均值 Misaka RU 114 130 147 113（津） 128.3 139.8 134.2 Misaka DE 139 157 171 137（津） 155.1 164.4 159.9 咸鱼云 DE-Elite 157 155 176 149（苏） 171.9 167.6 169.7 CloudSilk DE 162 160 179 154（津） 180.5 176.0 178.2 咸鱼云 DE-Premium 175 162 185 161（津） 182.7 179.5 181.1 NOSLA DE 162 161 178 161（沪） 188.3 177.6 182.7 BWH NL 166 167 183 166（京/津） 182.3 184.8 183.6 咸鱼云 NL 175 169 184 168（津） 182.9 184.3 183.6 AKKO DE 181 164 179 160（津） 184.7 188.8 186.8 V.PS DE 202 161 237 161（沪） 193.7 180.4 186.8 AKKO UK 173 174 189 167（津） 190.3 189.8 190.0 MoeCloud UK 179 183 194 174（津） 191.5 193.8 192.6 Nube DE 155 184 192 155（京） 196.9 190.9 193.8 V.PS NL 169 207 190 168（津） 209.3 202.8 206.0 Geelinx UK 213 219 235 213（京） 247.8 233.6 240.5 联通TCP大包延时测试 商家 京 沪 粤 最低延时 北方均值 南方均值 全国均值 Misaka RU 118 132 146 110（津） 139.1 147.7 143.5 咸鱼云 DE-Elite 125 146 156 125（京） 149.4 153.4 151.5 Nube DE 136 151 164 133（豫） 156.7 158.8 157.8 CloudSilk DE 133 150 165 125（津） 162.0 162.2 162.1 咸鱼云 DE-Premium 139 154 163 131（豫） 159.7 166.1 163.0 Geelinx UK 140 159 171 140（京） 158.3 169.1 163.8 AKKO DE 123 170 165 123（京） 158.0 171.0 164.7 BWH NL 143 158 169 143（京） 164.5 166.6 165.6 咸鱼云 NL 138 160 173 134（蒙） 163.9 175.1 169.6 AKKO UK 139 167 176 139（京） 166.4 183.3 175.1 MoeCloud UK 154 175 176 149（冀） 175.5 182.6 179.2 NOSLA DE 151 173 188 151（京） 181.4 185.6 183.5 V.PS DE 163 174 188 162（津） 186.0 186.6 186.3 V.PS NL 143 165 175 142（津） 197.1 213.3 205.5 Misaka DE 239 255 268 239（京） 258.9 271.9 265.6 移动TCP大包延时测试 商家 京 沪 粤 最低延时 北方均值 南方均值 全国均值 NOSLA DE 118 143 182 118（京） 149.0 155.1 152.1 咸鱼云 DE-Elite 118 142 186 118（京） 149.1 155.6 152.5 AKKO DE 126 141 175 126（京） 148.8 156.2 152.6 咸鱼云 DE-Premium 116 162 172 116（京） 150.2 155.8 153.1 Nube DE 129 148 172 129（京） 149.9 158.2 154.2 咸鱼云 NL 132 149 190 132（京） 145.3 163.2 154.5 V.PS DE 126 142 173 126（京） 145.4 163.9 155.2 BWH NL 123 150 176 123（京） 154.1 161.2 157.7 Geelinx UK 131 155 185 131（京） 151.4 167.4 159.6 AKKO UK 139 157 193 139（京） 161.1 167.9 164.6 V.PS NL 146 152 171 139（豫） 157.7 183.7 171.6 Misaka DE 142 196 207 142（京） 173.3 200.1 187.1 Misaka RU 132 197 210 132（京） 179.5 202.8 191.5 CloudSilk DE 152 211 216 152（京） 187.9 201.8 195.0 MoeCloud UK 173 201 230 162（津） 183.9 211.1 198.4 英国地区回程波动 电信方向Geelinx延时明显高于AKKO和MoeCloud，联通移动方向Geelinx则延时明显低于AKKO和MoeCloud。Moecloud波动明显大于Geelinx和AKKO啊，延时曲线毛刺很多轻微抖动，部分地区MoeCloud丢包严重。 英国三地电信回程 英国三地联通回程 英国三地移动回程 荷兰地区回程波动 荷兰三地电信回程 荷兰三地联通回程 荷兰三地移动回程 德国地区回程波动 德国地区的机器太多，组合在一个图中展示会显得非常混乱，我们推荐您直接前往 探针 来自行组合查看，每次选择2-3个节点，这样更加清晰，对比起来更加明显。 俄罗斯地区回程波动 多地区单线程下行速度测试 我们利用手上已有的多个国内家宽和机房作为测速点，对所有机器进行 单线程 测试，希望大家着重观察家宽的表现情况，因为这些测试结果会很接近大家的实际体验情况，而IDC的结果则是更偏向于表现一款产品的上限。我们在8:00、8:30、9:00、9:00、10:00、10:30进行了多次测试，并选择其中可以稳定复现的结果，作为这款产品在此测试点的数据。 我们没有进行多线程测试，因为单线程场景才是最常用的，所谓“单线程快才是真的快”，但大家仍要考虑多线程的影响，很多产品的带宽峰值会很大程度的影响多线程速度，例如300Mbps和1Gbps的产品在单线程测试中差距可能不大，但在多线程场景下差异会很明显。我们也没有进行上行速度的测试，因为国内家宽的上行本来就很低，而且大部分场景下影响体验的都是下行速度。 你会发现部分数字前带有"!"符号，这个意思是这台机器在这次测试中出现了明显的断流或者严重的降速 我们测试下来觉得 单线程速度 表现比较好的机器： 电信：Misaka-DE、AKKO-DE、 咸鱼云-DE-Elite 联通：咸鱼云-DE-Elite、AKKO-DE 移动：咸鱼云-NL、咸鱼云-DE-Elite 大家可以着重查看这些产品的数据 湖南电信家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) Misaka RU 781 836 830 804 873 816 823.3 咸鱼云 NL 654 702 708 634 676 747 686.8 咸鱼云 DE Elite 674 700 696 653 665 658 674.3 AKKO UK 616 681 648 683 618 682 654.7 CloudSilk 686 624 627 570 626 622 625.8 MoeCloud 632 621 602 665 683 633 639.3 AKKO DE 662 570 698 613 709 625 646.2 Misaka DE 480 480 480 480 482 481 480.5 Geelinx 192 190 190 192 189 190 190.5 咸鱼云 DE Premium 144 144 157 157 156 148 151.0 BWH NL 126 135 132 157 132 135 136.2 Nube DE 118 22 13 7 72 125 59.5 NOSLA 30 27 28 52 45 15 32.8 V.PS DE 4 34 7 42 7 37 21.8 V.PS NL 21 9 16 18 22 16 17.0 广州电信机房 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) Misaka RU 172 175 166 176 173 174 172.7 Misaka DE 148 148 152 149 151 149 149.5 AKKO DE 137 148 137 143 145 136 141.0 咸鱼云 DE Elite 141 144 136 147 136 139 140.5 咸鱼云 DE Premium 141 141 135 145 136 136 139.0 咸鱼云 NL 142 134 139 132 142 133 137.0 CloudSilk 137 130 131 134 135 138 134.2 AKKO UK 137 134 131 131 129 138 133.3 BWH NL 132 132 128 129 136 134 131.8 MoeCloud 126 121 109 125 112 117 118.3 Geelinx 108 112 108 108 112 112 110.0 Nube DE 45 55 66 63 35 43 51.2 NOSLA 57 41 29 78 33 32 45.0 V.PS NL 53 41 !53 22 23 35 37.8 V.PS DE 66 !35 19 26 !40 21 34.5 江西电信家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) Misaka RU 231 234 242 242 224 222 232.5 Misaka DE 217 199 198 210 212 202 206.3 咸鱼云 NL 176 174 176 171 190 187 179.0 AKKO DE 173 178 188 169 186 169 177.2 咸鱼云 DE Elite 187 167 170 182 176 165 174.5 CloudSilk 169 176 169 185 178 170 174.5 AKKO UK 165 155 163 157 153 167 160.0 咸鱼云 DE Premium 157 152 157 159 156 154 155.8 BWH NL 152 154 148 154 155 152 152.5 MoeCloud 139 156 141 153 157 164 151.7 Geelinx 143 146 !33 142 !76 152 115.3 V.PS DE !108 34 !70 115 35 36 66.3 NOSLA 70 61 38 73 62 56 60.0 Nube DE 14 55 39 67 68 60 50.5 V.PS NL 64 29 81 58 35 33 50.0 杭州电信家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) Misaka RU 176 174 181 178 177 185 178.5 Misaka DE 157 159 157 158 155 154 156.7 咸鱼云 DE Premium 138 137 148 130 135 136 137.3 AKKO DE 133 140 140 141 144 132 138.3 咸鱼云 NL 129 127 135 137 138 151 136.2 CloudSilk 126 144 126 134 136 128 132.3 咸鱼云 DE Elite 132 131 136 131 157 132 136.5 AKKO UK 124 126 133 123 122 134 127.0 BWH NL 126 122 131 142 122 124 127.8 MoeCloud 118 123 125 130 124 112 122.0 Geelinx 112 112 112 113 112 113 112.3 Nube DE 55 42 41 30 39 26 38.8 NOSLA 33 55 58 25 22 26 36.5 V.PS DE 30 61 30 !20 !4 !2 24.5 V.PS NL 37 23 20 19 14 19 22.0 湛江电信家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) Misaka RU 199 188 101 195 203 203 181.5 咸鱼云 DE Elite 141 190 196 173 211 178 181.5 AKKO UK 172 167 160 190 175 219 180.5 CloudSilk 160 174 167 188 167 183 173.2 AKKO DE 241 166 139 199 151 117 168.8 Misaka DE 179 176 89 184 175 177 163.3 咸鱼云 NL 151 144 103 153 152 206 151.5 Geelinx 127 134 140 138 137 132 134.7 V.PS DE 155 146 148 102 107 130 131.3 MoeCloud 135 68 155 68 184 149 126.5 BWH NL 90 123 115 140 126 110 117.3 NOSLA 114 115 124 101 107 97 109.7 咸鱼云 DE Premium 88 102 95 119 127 116 107.8 V.PS NL 82 81 74 152 116 72 96.2 Nube DE 68 19 61 29 65 21 43.8 广州联通机房 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) Misaka RU 167 165 176 179 162 160 168.2 咸鱼云 DE Elite 161 172 160 154 160 162 161.5 咸鱼云 DE Premium 164 157 157 156 157 163 159.0 AKKO DE 162 152 162 169 158 143 157.7 咸鱼云 NL 143 153 162 153 156 154 153.5 CloudSilk 141 150 162 143 146 151 148.8 AKKO UK 151 142 127 156 156 147 146.5 Geelinx 150 140 144 141 150 151 146.0 BWH NL 148 147 139 146 138 142 143.3 V.PS NL 131 138 136 138 147 138 138.0 MoeCloud 122 139 140 137 119 133 131.7 NOSLA 128 126 132 127 132 128 128.8 Misaka DE 110 145 148 111 144 111 128.2 V.PS DE 134 126 124 130 117 132 127.2 Nube DE !46 82 70 60 73 !18 58.2 杭州联通家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) Misaka RU 188 178 180 170 164 172 175.3 咸鱼云 DE Elite 166 172 164 153 170 176 166.8 AKKO DE 166 155 178 168 158 152 162.8 咸鱼云 DE Premium 170 152 157 164 160 148 158.5 咸鱼云 NL 150 153 150 163 156 158 155.0 AKKO UK 156 152 155 164 156 144 154.5 CloudSilk 158 158 151 145 156 148 152.7 BWH NL 156 143 156 148 146 144 148.8 Geelinx 145 150 146 148 146 154 148.2 V.PS NL 138 139 138 137 144 147 140.5 NOSLA 130 132 136 126 132 136 132.0 V.PS DE 133 126 124 136 136 124 129.8 MoeCloud 126 133 125 137 113 146 130.0 Misaka DE 98 99 91 100 100 93 96.8 Nube DE 73 20 77 69 53 58 58.3 湛江联通家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) 咸鱼云 DE Elite 226 213 99 214 178 240 195.0 AKKO DE 188 169 129 169 150 190 165.8 Misaka RU 171 88 104 208 214 194 163.2 CloudSilk 176 159 148 164 126 191 160.7 V.PS NL 172 156 123 190 150 134 154.2 MoeCloud 159 131 147 212 186 75 151.7 咸鱼云 DE Premium 146 161 122 153 145 135 143.7 咸鱼云 NL 92 123 134 192 89 164 132.3 Geelinx 168 168 92 186 !49 92 125.8 BWH NL 142 147 113 86 130 136 125.7 NOSLA 116 111 133 129 112 134 122.5 AKKO UK 74 199 86 198 73 90 120.0 Misaka DE 82 76 127 112 121 123 106.8 V.PS DE 75 82 26 76 75 75 68.2 Nube DE 50 46 81 66 71 38 58.7 云南移动家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) 咸鱼云 DE Elite 202 182 196 194 178 206 193.0 咸鱼云 NL 190 174 174 198 189 191 186.0 V.PS NL 178 199 173 184 173 187 182.3 AKKO DE 207 140 202 188 190 144 178.5 AKKO UK 167 178 166 178 177 180 174.3 NOSLA 168 172 157 168 168 171 167.3 Geelinx 185 187 !60 166 185 182 160.8 咸鱼云 DE Premium 136 150 158 171 157 158 155.0 V.PS DE 157 156 156 157 !100 157 147.2 CloudSilk 145 134 156 132 149 154 145.0 Nube DE 155 143 159 164 92 122 139.2 MoeCloud 120 150 136 140 126 120 132.0 BWH NL 93 114 164 124 143 142 130.0 Misaka DE !23 24 32 25 25 21 25.0 Misaka RU 24 !3 !3 25 14 26 15.8 广州移动家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) 咸鱼云 NL 778 1004 1034 722 628 602 794.7 咸鱼云 DE Elite 633 896 542 563 574 507 619.2 CloudSilk 628 580 616 604 598 454 580.0 V.PS NL 555 508 512 500 488 516 513.2 AKKO UK 492 551 541 567 480 487 519.7 AKKO DE 595 406 482 484 457 587 501.8 Nube DE 402 284 478 400 382 250 366.0 MoeCloud 316 270 332 292 269 306 297.5 Geelinx 189 191 191 190 191 190 190.3 V.PS DE 183 158 171 184 181 170 174.5 NOSLA 168 180 178 168 157 177 171.3 咸鱼云 DE Premium 167 178 181 168 158 !10 143.7 BWH NL 147 156 114 139 142 132 138.3 Misaka DE 126 !4 166 92 110 124 103.7 Misaka RU 136 122 120 140 !4 68 98.3 广州移动机房 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) 咸鱼云 DE Elite 162 151 154 163 147 165 157.0 AKKO DE 154 161 155 156 148 158 155.3 咸鱼云 NL 144 156 149 146 150 146 148.5 咸鱼云 DE Premium 151 140 151 150 139 147 146.3 AKKO UK 140 151 139 145 141 144 143.3 NOSLA 140 145 142 111 157 151 141.0 V.PS NL 122 148 142 136 138 146 138.7 Geelinx 140 137 136 148 139 124 137.3 V.PS DE 142 153 122 125 123 144 134.8 BWH NL 136 105 137 120 127 118 123.8 CloudSilk 131 122 120 120 123 119 122.5 MoeCloud 99 101 106 99 86 99 98.3 Nube DE 58 76 71 60 84 70 69.8 Misaka RU 32 22 25 27 26 17 24.8 Misaka DE 6 26 25 25 31 6 19.8 湛江移动家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) AKKO DE 93 93 91 89 92 93 91.8 AKKO UK 93 93 92 91 91 91 91.8 CloudSilk 93 90 91 92 93 83 90.3 NOSLA 91 91 91 90 91 92 91.0 V.PS DE 91 84 90 90 92 89 89.3 BWH NL 92 89 85 88 85 91 88.3 咸鱼云 DE Elite 74 93 92 92 90 93 89.0 咸鱼云 DE Premium 89 83 86 88 89 87 87.0 Geelinx 84 !13 92 90 88 88 75.8 MoeCloud 92 73 76 72 73 70 76.0 Nube DE 58 73 70 59 57 78 65.8 咸鱼云 NL 28 90 93 93 85 86 79.2 Misaka DE 24 24 16 21 24 27 22.7 Misaka RU 21 7 21 22 28 20 19.8 湖南移动家宽 服务商 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 平均速度(Mbps) V.PS NL 197 202 200 200 182 150 188.5 NOSLA 169 168 170 168 178 166 169.8 V.PS DE 188 184 186 173 178 !110 169.8 咸鱼云 DE Premium 169 161 166 164 162 168 165.0 Misaka DE 161 146 154 150 162 154 154.5 Misaka RU 148 144 148 174 152 152 153.0 Geelinx 174 94 80 109 144 190 131.8 AKKO UK 92 100 200 100 98 196 131.0 咸鱼云 DE Elite 99 216 101 106 102 107 121.8 咸鱼云 NL 103 104 208 105 104 105 121.5 AKKO DE 106 98 106 104 161 105 113.3 BWH NL 122 !88 122 158 84 106 113.3 CloudSilk 78 150 136 75 81 81 100.2 Nube DE 84 75 69 60 71 80 73.2 MoeCloud 69 74 58 65 66 67 66.5 IP质量 我们选取了当前拥有机器的IP质量作为IP质量的数据参考标准，我们仅记录原生IP和部分常见流媒体的解锁情况，如有详细流媒体解锁需求的可以去 常见测试结果速览 中详细查看 值得注意的是：同一款机器的不同IP段的IP质量通常不同甚至大相径庭，并且这些机器都是线路机器，我们不认为IP质量是一个很重要的参考依据，仅仅只是一个锦上添花的点而已。 服务商 原生IP TikTok Disney+ Netflix Youtube AmazonPV Reddit ChatGPT Geelinx-UK √ √ √ √ √ √ √ √ V.PS-NL √ √ √ √ √ √ √ √ AKKO-UK √ √ √ √ √ √ √ √ 咸鱼云DE-Pre × √ √ √ √ √ √ √ Nube-DE × √ √ √ √ √ √ √ Misaka-DE × √ √ √ √ √ √ √ CloudSilk-DE √ √ × √ √ √ × √ BWH-NL × √ × √ √ √ √ √ V.PS-DE √ √ × √ 送中 √ × √ NOSLA-DE √ √ × √ × √ × √ 咸鱼云-NL × √ × √ √ √ × √ AKKO-DE × √ × √ √ √ × √ 咸鱼云DE-Elite × √ × √ √ √ × √ MoeCloud-UK × √ × √ √ √ × √ Misaka-RU × √ × × × √ √ × That is all，各位，再次感谢所有商家和MJJ们的支持，我们下期再见哦~ 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
农行 app-热门活动-体验赢好礼-数字人民币转钱有礼
农行 app-热门活动-体验赢好礼-数字人民币转钱有礼
农行 app-热门活动-体验赢好礼-数字人民币转钱有礼
目前几大热门图标库都还有电话听筒的图标📞，用来表示通话，联系方式之类的。 但是现实是现在除了一些办公室和一些特定的场景，很少用到这样拿起听筒，按下机械号码然后通话的模式了，也就是年轻人从接触远程通话就是手机，或者视频通话。 比如现在的小朋友，他们意识里面的通话就是拿着一块屏幕说话。 同样的，还有购物付款也是，小孩说，拿手机去照一下就可以了，基本没有 80 ，90 后一代拿着现金钞票去买东西找钱的体验了。 之前还听说年轻大学生，不会用电脑，不会解压文件，现在想想，确实是那样。 时代变化太快了。 看单位里老专家早年写的技术报告，一笔一划全是手写，真是厉害，有些还用美工笔写一些艺术字，加粗字做标题，可谓艺术品。配图之类的，都是手画。 现在打开文字处理图片处理软件无限制擦除重写的工作模式和上一辈人都概念也完全不一样了。
农行 app-热门活动-体验赢好礼-数字人民币转钱有礼