10分钟打造专属AI助手!ToDesk云电脑/顺网云/海马云操作DeepSeek哪家强?

10分钟打造专属AI助手!ToDesk云电脑/顺网云/海马云操作DeepSeek哪家强?

文章目录

一、引言

DeepSeek这些大模型让 AI 开发变得越来越有趣,但真要跑起来,可没那么简单!

  • 本地配置太麻烦:显卡不够、驱动难装、环境冲突,光是折腾这些就让人心态崩了。
  • 云端性能参差不齐:选错云电脑,可能卡到爆、加载慢,还容易掉线,搞得效率直线下降。
  • 成本难控:有的平台按小时计费,价格一会儿一个样,不小心就被扣了一大笔。

选对云电脑,让你的 AI 部署更丝滑,推理更流畅,开发体验大幅提升!

这次,我们拿 ToDesk云电脑顺网云海马云 三大热门云电脑平台做了个横向对比,看看谁最好用、最顺畅地部署 DeepSeek-R1!

加上他们三个的拼图

本次测试,我们重点关注以下几点:

✅ 10 分钟内完成 DeepSeek 部署:看看哪家真正做到开箱即用!

✅ 云电脑适配性 PK:在性能、兼容性、推理速度上的差距,看看哪家体验最佳。

✅ AI 计算成本对比:长期跑 AI 任务,成本也是关键,我们也来看看谁最划算!

适合谁看?

如果你是 AI开发者、数据科学家、AIGC业务人员,或者单纯想玩玩AI大模型,这篇实测对你绝对有用!

云计算平台概览

以下是对三款主流云电脑服务的介绍:

1. ToDesk云电脑

ToDesk云电脑:随时随地用上高性能电脑

ToDesk云电脑是一项集成高性能计算资源的云端服务,旨在为用户提供便捷、高效、安全的计算体验。无论是游戏玩家、**设计师还是企业用户,都能通过ToDesk云电脑享受到强大的计算能力和灵活的资源配置。**其服务涵盖云电竞、云游戏、云设计、云AIGC以及云定制化等,旨在满足不同用户群体的特定需求。本文测试将集中在ToDesk云电脑的AIGC宝藏地领域。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2. 顺网云电脑

顺网云**提供了基础的办公软件预装,需要根据自身需求自行安装其他所需软件。**该平台在硬件配置方面稍显逊色,但也预装了DeepSeek,对于小型模型的推理或测试任务仍然可以提供支持。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3. 海马云电脑

海马云也包含4090系显卡,但是它的设计类软件预装较少,用户需自行安装所需的软件。在显卡和内存方面,能够更好地支持DeepSeek模型的训练和推理,特别是对于大规模数据集和高并发任务。

在这里插入图片描述


)

在这里插入图片描述

综上所述,ToDesk云电脑以其强大的计算能力和多样化的服务配置,适用于广泛的用户群体。顺网云更偏向于基础办公需求和游戏。海马云包含高性能4090系显卡,可适用于AI模型训练和游戏领域。


二 .云电脑初体验

本次测试的主要目标是评估 DeepSeek 在不同云电脑上的运行表现。

DeekSeek介绍

DeepSeek聚焦于大语言模型(LLM)和多模态技术的研发,旨在通过前沿的AI技术解决复杂场景下的智能交互、知识推理与决策优化问题,赋能企业数字化转型与行业智能化升级。

版本参数与特点

版本参数量特点
1.5B15亿轻量级模型,适合资源受限的场景,推理速度快,但能力有限。
7B70亿中等规模模型,平衡性能和资源消耗,适合大多数通用任务。
14B140亿较大规模模型,性能更强,适合复杂任务,但需要更多计算资源。
32B320亿高性能模型,适用于高精度任务,但对硬件要求较高。
70B700亿超大规模模型,能力接近顶尖水平,适合研究和高要求的工业应用。

任务类型表现

任务类型1.5B 表现7B 表现14B 表现32B 表现70B 表现
文本分类良好优秀优秀顶尖顶尖
短文本生成一般良好优秀优秀顶尖
长文本生成较差一般良好优秀顶尖
复杂推理较差一般良好优秀顶尖
多轮对话一般良好优秀优秀顶尖

这里简单科普一下,B表示模型的参数量级,决定了计算复杂度和对显存的需求。参数量从1.5B(15亿)到70B(700亿)不等,规模越大,模型的理解和生成能力越强,但硬件要求也随之提高。对于大多数应用来说,7B-14B已经能很好地平衡性能和资源消耗,而32B及以上的模型在长文本生成、复杂推理等高精度任务上表现出色,适用于更复杂的计算场景。

1、ToDesk云电脑

我们在ToDesk客户端上选择配置列表,点击AIGC藏宝地选择相应配置,并进行购买后,在我的电脑就可以看到新的云电脑了。

在这里插入图片描述


如下图,等待2~3分钟初始化后,便可连接进入桌面。

在这里插入图片描述


我们进入ToDesk云电脑可以看到其实是内置了DeepSeeK的;
我们可以看到为我们提供了两个版本的大模型;

在这里插入图片描述


进入云电脑后,我们可以看到,内置了2个模型——DeepSeek-R1 7b和32b。32b对于普通人来说已经完全够用,足以优秀地解决各类高精度任务,适合超大规模任务,如语言建模、大规模训练等

2、顺网云电脑

我们登录顺网云电脑点击,立即进入,就可以进入到云电脑的桌面了;点击立即进入后,便可以进入云电脑。

在这里插入图片描述


我们点击进入发现也内置了DeepSeek;

在这里插入图片描述

可以看到顺网云内置了两个模型——DeepSeek-R1 的 1.5B 和 7B,这个配置是三家中最低的,可以看出有其功能但是不多。

3、海马云电脑

最初在安装海马云的时候,安装的进度条走完之后,无法进入安装页面,我大约尝试了十几遍;后面不得不联系他们的客服;单独给了我一个安装的地址;由此看出还是有一些问题存在的;

在这里插入图片描述

同样选择了 4090 系列显卡进行测试。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


网络卡顿较严重,点击应用时经常需要较长时间响应。而在相同的网络环境下,另外两款云电脑并未出现该问题。

在这里插入图片描述


我们点开DeepSeek发现,发现内置了3个模型——DeepSeek-R1 的18b和14b 32b的;但这个网速真的体验感不是很好;

在这里插入图片描述

三、DeekSeek本地化实操和AIGC应用

话不多说,我们直接实操;

我们统一使用下面的提示词

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

首先进行实操的测试,使用32b本地化模型生成代码测试,我们输入提示词

在这里插入图片描述


生成的html页面,可直接流畅运行,没有bug的产生。并且小游戏的体验感还不错;

在这里插入图片描述


另外,根据ToDesk云电脑的官网介绍,其紧跟AIGC前沿,想必是有不少提供AI创作者的更多功能,ToDesk云电脑是否具备AI助手的潜质,我们一起来探索看看。

在这里插入图片描述


可以明显看到,ToDesk云电脑为我们提供了丰富的AIGC工具,还有Stable Diffusion原生界面和ComfyUI,捏脸教程以及lora模型畅享使用,众所周知,该软件对电脑资源的占用较大。但在ToDesk云电脑里你无需安装,双击开启,响应的速度也是很快的;

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


这个界面延续的是ToDesk远程一贯的风格,能直观看到A传给B的过程。

在这里插入图片描述


我也体验了ToDesk自带的 “绘世-启动器” AI 文字生图软件。输入提示词并点击生成后,仅需几秒即可完成图片生成,响应速度相当快!首次生成的效果与我要求的有点距离,多调整下参数就可以迭代成你想要的效果.

在这里插入图片描述


由此可见,ToDesk云电脑如果作为AI助手,搭载4090超高速算力,内置多模态AIGC模型,是能够应对多种AI生成任务,支持AI绘图、AI写实等实时应用场景的。

2. 海马云电脑

我们同样也是使用32b,我们可以看到在思考的过程中丢包是非常的严重的;导致体验有点差;

在这里插入图片描述


在思考的过程莫名中断,我不得不继续生成;

在这里插入图片描述


代码生成耗时约 1 分钟,整体响应速度较慢。

在这里插入图片描述


我在尝试的过程中代码的复制还是无效的,不得不全局复制,复制之后代码的运行也出现了问题;可以看出来不论是速度还是生成代码的质量,都会差一点;

在这里插入图片描述


探索AI潜质方面,我也对海马云的AI绘画文生图进行了实测,发现该平台同样集成了“绘世-启动器”这一核心组件。

在这里插入图片描述

输入提示词后,点击生成即可获得图片,整体响应速度尚可。不过,连接本地时丢包和卡顿较为频繁。值得肯定的是,AI 能够成功根据我的提示词生成符合预期的图片。

在这里插入图片描述

3、顺网云电脑

顺网云电脑只有7b,同样的操作方式和提示词;速度也可以的;同样第一次也成功的生成了代码;

在这里插入图片描述


我们用代码启动一下这个小游戏做一个尝试;我们点击开始之后,他直接游戏结束,方块也没有出来;可想而知。7b的思考和32b的思考还是有很大的差距的;

在这里插入图片描述

在顺网云中AI相关的工具只提供了deepseek的初级版本;并无其他的ai工具;顺网云就好比是一个成熟的网吧系统,很多内容游戏混杂在一起,有悬浮球设置调整,可以调整画质、鼠标灵敏度等基础设置,相比较而言ToDesk功能项更多些;


四、结语

对比几家云电脑,个人体验如何?

云电脑预装 AI 环境硬件配置远程流畅度价格其他 AI 应用
ToDeskDeepSeek-R1 7B/32B4090云AIGC低延迟,接近本地按小时计费,透明合理支持AI绘图、写实等AIGC 模型
海马云DeepSeek-R1 7B/14B/32B4090 级别显卡丢包频繁,推理速度一般计费复杂,不易控制支持部分常用AI工具
顺网云仅有 DeepSeek 初级版本4070 级别显卡延迟较高,易出错价格亲民,适合小规模 AI 任务无额外AI应用

综合真实体验与计费策略来看,ToDesk云电脑凭借4090顶级显卡,实现了快速部署、低延迟和稳定流畅的AI体验,在AI开发、设计和远程办公等场景中性价比极高,不仅功能丰富,而且计费方式灵活、优惠,让用户以较低成本享受到高配服务,想尝试的新同学可以用码【todeskfast】一毛钱超低成本去体验下。我在实测过程中发现它有时也会出现分辨率跳得厉害问题,后面我通过调整分辨率解决。海马云同样配备4090显卡,适合高并发和大规模数据任务及游戏娱乐,但由于安装繁琐和网络丢包问题,其整体体验略逊于ToDesk;而顺网云则主打4070云电脑,虽然在复杂推理任务上表现稍弱,但凭借更经济实惠的计费方案,非常适合轻量级任务和预算有限的用户

总结:云电脑如何选择?

✅AI开发者:开箱即用,无需自己折腾环境,适合AI代码开发、模型推理---->ToDesk云电脑、海马云

✅游戏玩家&设计师:高性能CPU&GPU,远程也能玩3A大作、3D渲染---->ToDesk云电脑

✅远程办公&轻度使用者:随时随地上云,解决设备性能不足的问题---->ToDesk云电脑、海马云、顺网云

如果你在找一款 高性能、低延迟、价格合理 的云电脑,ToDesk 是值得一试的!

Read more

Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 pana 像 pub.dev 一样为你的鸿蒙插件进行 360 度体检(质量审计利器)

Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 pana 像 pub.dev 一样为你的鸿蒙插件进行 360 度体检(质量审计利器)

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net 前言 在进行 OpenHarmony 的 Flutter 插件或三方库开发时,我们经常会问: 1. 我的代码是否符合 Dart 最佳实践? 2. 我的库在跨平台(包括鸿蒙)兼容性上是否存在隐患? 3. 为什么我的包发布到私有或公有仓库后得分很低? pana(Package Analysis)是 Google 官方出品、同时也是 pub.dev 后台用于生成“Package Health Score(包健康分)”的核心引擎。通过在本地运行 pana,你可以像获得一份“体检报告”一样,清晰地看到你的鸿蒙插件在文档、格式、依赖和兼容性上的优缺点。 一、包分析多维评分模型 pana 对项目进行全方位的静态与动态扫描。 鸿蒙插件工程

By Ne0inhk

Flutter 三方库 vertex_ai 的鸿蒙化适配指南 - 在鸿蒙系统上构建极致、透明、全能的 Google Vertex AI (Gemini/PaLM) 智能交互与向量搜索增强引擎

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 vertex_ai 的鸿蒙化适配指南 - 在鸿蒙系统上构建极致、透明、全能的 Google Vertex AI (Gemini/PaLM) 智能交互与向量搜索增强引擎 在鸿蒙(OpenHarmony)系统开发 AI 辅助、智慧化物流、智能客服或复杂的向量语义搜索(Matching Engine)应用时,如何通过一套 Dart 代码,即可连接到全球领先的 Google Vertex AI 服务器?vertex_ai 为开发者提供了一套工业级的、基于云端 API 的智能交互封装方案。本文将深入实战其在鸿蒙 AI 应用中的核中核应用。 前言 什么是 Vertex

By Ne0inhk

Flutter 三方库 functions_framework 的鸿蒙化适配指南 - 掌控云端函数架构、Serverless 微服务实战、鸿蒙级端云一体化专家

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 functions_framework 的鸿蒙化适配指南 - 掌控云端函数架构、Serverless 微服务实战、鸿蒙级端云一体化专家 【百篇巨献:第 100 篇博文里程碑】 在鸿蒙跨平台应用迈向“端云一体化”的征程中,如何快速、低门槛地编写能够运行在各种 Serverless 环境(如 Google Cloud Functions, Knative)的响应函数是每一位架构师的追求。如果你希望在鸿蒙项目中,利用一套极简、符合标准的函数式编程模型来处理 HTTP 请求或 Cloud Events。今天我们要深度解析的 functions_framework——由 Google 维护的标准化 Dart 云函数框架,正是帮你打通“鸿蒙端逻辑”与“

By Ne0inhk
Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 platform_info 为鸿蒙多端应用提供精准的运行时环境感知(平台适配大脑)

Flutter for OpenHarmony: Flutter 三方库 platform_info 为鸿蒙多端应用提供精准的运行时环境感知(平台适配大脑)

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net 前言 在进行 OpenHarmony 应用开发时,“环境感知”是一切进阶逻辑的基石。 * 当前是鸿蒙手机还是平板? * 应用是处于 Debug 调试态还是 Release 发布态? * 底层硬件到底有多少核处理器? 然而,由于 platform_info (v5.0.0) 尚未正式支持 OpenHarmony,直接调用会导致系统被识别为 Unknown,甚至让关键的 isMobile 判定失效。为了解决这一痛点,我们对该库进行了“手术级”的源码适配。 一、环境感知适配模型 我们将底层的系统标识符转化为 Flutter 开发者熟悉的强类型对象。 底层系统 ('ohos') 补丁适配层 (vm_host_platform) 强类型枚举

By Ne0inhk