ToDesk、顺网云与海马云运行 DeepSeek 模型性能实测
DeepSeek 等大语言模型让 AI 开发变得有趣，但本地部署往往面临显卡不足、环境冲突等难题。云端计算虽然灵活，但平台选择直接影响推理速度和成本。这次我们横向对比了 ToDesk 云电脑、顺网云、海马云 三款主流服务在部署和运行 DeepSeek-R1 时的实际表现。
一、平台概览
1. ToDesk 云电脑
集成高性能计算资源，提供云电竞、云设计、云 AIGC 等服务。其优势在于配置灵活，AIGC 领域预装丰富，适合需要快速上手的开发者。
2. 顺网云电脑
基础办公预装较多，硬件配置相对适中。平台预装了 DeepSeek，适合小型模型的推理或测试任务，但在复杂场景下可能略显吃力。
3. 海马云电脑
包含 4090 系显卡，内存支持较好，适合大规模数据集和高并发任务。不过软件预装较少，用户需自行安装所需工具。
二、DeepSeek 模型参数与任务表现
DeepSeek 聚焦于大语言模型（LLM）和多模态技术。不同参数量级对应不同的硬件需求：
| 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 |
对于大多数应用，7B-14B 已能很好平衡性能；32B 及以上则在长文本生成和复杂推理上表现出色。
三、云电脑初体验
本次测试重点评估 DeepSeek 在不同云电脑上的连接稳定性、模型可用性及响应速度。
1. ToDesk 云电脑
在客户端选择 AIGC 藏宝地 配置购买后，等待初始化即可连接桌面。内置了 DeepSeek-R1 的 7B 和 32B 两个版本。32B 模型足以应对各类高精度任务，如语言建模和大规模训练。
2. 顺网云电脑
登录即可进入桌面，内置 DeepSeek-R1 的 1.5B 和 7B 版本。相比其他两家，顺网的配置最低，功能相对基础，适合轻量级测试。
3. 海马云电脑
安装过程稍显繁琐，曾遇到进度条完成后无法进入页面的情况，联系客服后获取单独安装地址。网络方面存在明显卡顿，点击应用时响应较慢，丢包现象较严重。内置模型包括 18B、14B 和 32B，但网络体验影响了整体流畅度。
四、实操与 AIGC 应用
为了验证实际能力，我们统一使用以下提示词进行测试：
设计并开发一款俄罗斯方块风格的小游戏，该游戏需具备计分功能，包含多种颜色的方块，并设有两个关卡。游戏代码生成后，能够在网页端直接运行，技术栈包括 CSS、JavaScript 和 HTML。
1. ToDesk 云电脑表现
使用 32B 本地化模型生成代码，输入提示词后，生成的 HTML 页面可直接流畅运行，无明显 Bug。此外，ToDesk 提供了丰富的 AIGC 工具，包括 Stable Diffusion 原生界面和 ComfyUI。体验自带的'绘世 - 启动器'AI 文字生图软件，仅需几秒即可完成图片生成，响应迅速。
2. 海马云电脑表现
同样使用 32B 模型，但在思考过程中丢包严重，导致体验较差，甚至出现莫名中断的情况。代码生成耗时约 1 分钟，整体响应较慢。复制代码时偶尔无效，需全局复制，且运行效果不如预期。AI 绘画方面虽能生成符合预期的图片，但连接本地时的卡顿问题依然存在。
