引言
DeepSeek 等大模型让 AI 开发变得有趣,但本地部署往往面临显卡不足、驱动冲突及环境配置繁琐等问题。云端算力虽能解决硬件瓶颈,但平台间的性能差异、网络延迟和成本结构也直接影响开发效率。
本次测试选取 ToDesk 云电脑、顺网云和海马云三款主流平台,重点评估它们在运行 DeepSeek-R1 时的开箱体验、推理速度及稳定性。测试维度包括预装环境适配性、远程连接流畅度以及 AIGC 工具的实际表现。
云计算平台概览
ToDesk 云电脑 ToDesk 提供集成高性能计算资源的云端服务,支持云电竞、云设计及云 AIGC 等场景。其优势在于资源配置灵活,适合对算力有较高要求的用户。

顺网云电脑 顺网云基础办公预装较多,硬件配置相对适中。虽然预装了 DeepSeek,但主要面向小型模型推理或测试任务。

海马云电脑 海马云配备 4090 系显卡,内存资源充足,适合大规模数据集和高并发任务。不过设计类软件预装较少,需自行安装所需环境。

云电脑初体验
本次测试旨在评估 DeepSeek 在不同云环境下的实际运行表现。
DeepSeek 模型参数
| 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 |
参数量决定了计算复杂度与显存需求。对于大多数应用,7B-14B 已能较好平衡性能;32B 及以上则在长文本生成与复杂推理上表现更优。
平台实测情况
1. ToDesk 云电脑
在客户端选择 AIGC 配置购买后,等待初始化即可连接桌面。ToDesk 内置了 DeepSeek-R1 的 7B 和 32B 版本。











