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。











