引言
DeepSeek 等大模型让 AI 开发变得有趣，但实际落地往往面临挑战。本地配置环境复杂，显卡驱动难装，且容易冲突；云端性能参差不齐，选错平台可能导致卡顿、掉线，严重影响效率；成本也难以控制，按小时计费的模式若不加留意，容易产生额外开销。
选对云电脑，能让 AI 部署更丝滑，推理更流畅。本次测试横向对比了 ToDesk 云电脑、顺网云、海马云三大热门平台，重点评估它们在运行 DeepSeek-R1 时的表现。
云计算平台概览
1. ToDesk 云电脑
ToDesk 云电脑提供集成高性能计算资源的云端服务，涵盖云电竞、云设计、云 AIGC 等场景。其优势在于强大的计算能力和灵活的资源配置，适合需要高算力支持的用户。
2. 顺网云电脑
顺网云提供了基础的办公软件预装，硬件配置相对基础，但预装了 DeepSeek，对于小型模型的推理或测试任务仍可提供支持。
3. 海马云电脑
海马云包含 4090 系显卡，设计类软件预装较少，用户需自行安装。在显卡和内存方面，能够更好地支持 DeepSeek 模型的训练和推理，特别是针对大规模数据集和高并发任务。
综上所述，ToDesk 适用于广泛的用户群体，尤其是 AIGC 领域；顺网云偏向基础办公和游戏；海马云则适合 AI 模型训练和高性能游戏需求。
云电脑初体验
本次测试旨在评估 DeepSeek 在不同云电脑上的运行表现。
DeepSeek 介绍与参数
DeepSeek 聚焦于大语言模型（LLM）和多模态技术的研发。不同版本参数量差异较大，直接影响计算复杂度与显存需求。
| 版本 | 参数量 | 特点 |
|---|---|---|
| 1.5B | 15 亿 | 轻量级，推理快，能力有限 |
| 7B | 70 亿 | 平衡性能与资源，适合通用任务 |
| 14B | 140 亿 | 性能更强，适合复杂任务 |
| 32B | 320 亿 | 高精度任务，硬件要求高 |
| 70B | 700 亿 | 顶尖水平，适合研究与工业应用 |
大多数应用场景下，7B-14B 已能很好平衡性能与资源，而 32B 及以上模型在长文本生成和复杂推理上表现更佳。
各平台实测情况
1. ToDesk 云电脑
在客户端选择 AIGC 配置购买后，等待 2~3 分钟初始化即可连接桌面。ToDesk 内置了 DeepSeek-R1 的 7B 和 32B 版本。32B 版本足以解决各类高精度任务，如语言建模和大规模训练。
