ToDesk、顺网云与海马云部署 DeepSeek 实测对比
引言
DeepSeek 等大模型让 AI 开发变得有趣，但真要跑起来，本地环境往往是个坑。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。
这次我们横向对比了 ToDesk 云电脑、顺网云、海马云 三大热门平台，看看谁最好用、最顺畅地部署 DeepSeek-R1。
本次测试重点关注：
- 10 分钟内完成 DeepSeek 部署的便捷性
- 云电脑在性能、兼容性、推理速度上的表现
- AI 计算成本与长期使用的性价比
云计算平台概览
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，适合对算力有要求的用户。
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，但也预装了 DeepSeek，对于小型模型的推理或测试任务可以提供支持。
海马云电脑
海马云包含 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。
DeepSeek 模型参数与特点
| 版本 | 参数量 | 特点 |
|---|---|---|
| 1.5B | 15 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。 |
| 7B | 70 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。 |
| 14B | 140 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。 |
| 32B | 320 亿 | 高性能模型，适用于高精度任务，但对硬件要求较高。 |
| 70B | 700 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。 |
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。
云电脑初体验
1. ToDesk 云电脑
在 ToDesk 客户端选择配置列表，点击 AIGC 藏宝地选择相应配置并购买后，即可看到新云电脑。等待 2~3 分钟初始化后连接进入桌面。
进入云电脑可以看到内置了 DeepSeek，提供了两个版本的大模型：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。
2. 顺网云电脑
登录顺网云电脑点击立即进入，桌面也内置了 DeepSeek。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，功能相对基础。
3. 海马云电脑
最初安装海马云时遇到进度条走完无法进入的问题，联系客服后才获得安装地址，稳定性有待提升。同样选择了 4090 系列显卡进行测试。
网络卡顿较严重，点击应用时经常需要较长时间响应。点开 DeepSeek 发现内置了 3 个模型——DeepSeek-R1 的 18B 和 14B、32B，但网速体验感一般。
DeepSeek 本地化实操和 AIGC 应用
为了统一标准，我们使用相同的提示词进行测试：
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。
