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、环境冲突、驱动难装等痛点。云端性能参差不齐，选错云电脑可能导致卡顿、掉线，甚至成本失控。
本次测试横向对比了 ToDesk 云电脑、顺网云、海马云 三大平台，重点评估在 10 分钟内完成 DeepSeek 部署的便捷性、云电脑适配性以及 AI 计算成本。
云计算平台概览
1. ToDesk 云电脑 集成高性能计算资源，服务涵盖云电竞、云设计、云 AIGC 等。测试聚焦其 AIGC 领域配置。
2. 顺网云电脑 提供基础办公软件预装，硬件配置稍显逊色，但预装了 DeepSeek，适合小型模型推理或测试任务。
3. 海马云电脑 包含 4090 系显卡，设计类软件预装较少，需自行安装。在显卡和内存方面能更好地支持 DeepSeek 模型的训练和推理。
综上所述，ToDesk 适用于广泛用户群体；顺网云偏向基础办公和游戏；海马云适合 AI 模型训练和高并发任务。
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
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 AI 技术解决复杂场景下的智能交互与决策优化问题。
版本参数与特点
| 版本 | 参数量 | 特点 |
|---|---|---|
| 1.5B | 15 亿 | 轻量级，适合资源受限场景，推理快但能力有限 |
| 7B | 70 亿 | 中等规模，平衡性能和资源消耗 |
| 14B | 140 亿 | 较大规模，适合复杂任务 |
| 32B | 320 亿 | 高性能，适用于高精度任务 |
| 70B | 700 亿 | 超大规模，接近顶尖水平 |
B 表示模型参数量级，决定了计算复杂度和显存需求。对于大多数应用，7B-14B 已能很好平衡性能，32B 及以上在长文本生成和复杂推理上表现出色。
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 7B 和 32B 两个版本。32B 模型足以解决各类高精度任务，适合超大规模任务如语言建模。
