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

Python爬虫实战:手把手教你用 Python 爬取网易新闻每日热文,小白也能轻松上手

Python爬虫实战:手把手教你用 Python 爬取网易新闻每日热文,小白也能轻松上手

Python爬虫实战:手把手教你用 Python 爬取网易新闻每日热文,小白也能轻松上手 Python爬虫实战:手把手教你用 Python 爬取网易新闻每日热文,小白也能轻松上手,该教程详细讲解如何用 Python 爬取网易新闻每日热文,先介绍爬虫 “请求 - 解析 - 提取 - 保存” 原理及 requests、BeautifulSoup4 等必备库的安装,再逐段解析完整代码:从设置请求头模拟浏览器、发送 HTTP 请求获取网页数据,到通过关键词匹配和类名匹配双方案提取 “今日推荐” 热文,还包含数据去重、Excel 保存(按日期命名)及异常处理与调试模块。同时给出实操步骤,解答爬取不到数据、Excel 保存失败等常见问题,强调爬虫伦理与法律规范,最后提供定时爬取、多频道爬取等功能扩展建议,帮助小白轻松上手打造自动新闻采集工具。 前言     Python作为一门简洁、易读、功能强大的编程语言,

By Ne0inhk
双指针问题5(c++)

双指针问题5(c++)

概念 双指针,顾名思义,就是用两个指针解决问题。 有些问题用单指针会出现超时等问题,这时就需要用到双指针 双指针由两个指针组成,一般是左右指针,或前后指针 通过两个指针配合变化,用更短的时间高效解决问题 题目 (续上一篇,如需了解上一篇题目,请移步主页观看) 合并有序数组 #include <bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; int la,lb,lab; int a[20010],b[10010]; int main() { cin>>la; for(int i = 1;i<

By Ne0inhk

面向 C++ 的现代 CMake 第二版(三)

原文:zh.annas-archive.org/md5/4abd6886e8722cebdc63cd42f86a9282 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 第八章:链接可执行文件和库 你可能会认为,一旦我们成功地将源代码编译成二进制文件,我们作为构建工程师的角色就完成了。然而,事实并非完全如此。尽管二进制文件确实包含了 CPU 执行所需的所有代码,但这些代码可能会以复杂的方式分布在多个文件中。我们不希望 CPU 在不同的文件中寻找单独的代码片段。相反,我们的目标是将这些分散的单元合并为一个文件。为了实现这一目标,我们使用了一个称为链接的过程。 快速观察可以发现,CMake 有很少的链接命令,其中target_link_libraries()是主要命令。那么,为什么要专门用一整章来讲解这个命令呢?不幸的是,计算机科学几乎没有什么事情是简单的,链接也不例外:为了获得正确的结果,我们需要了解整个过程——我们需要知道链接器是如何工作的,并掌握基本知识。我们将讨论目标文件的内部结构,重定位和引用解析机制的工作原理,以及它们的用途。

By Ne0inhk

绿盟校招C++研发工程师一面复盘

绿盟校招C++研发工程师一面复盘 1. 进程间通信方式中的共享内存为何比套接字快呢?共享内存的核心是让多个进程映射同一块物理内存到各自的虚拟地址空间,通信过程完全绕开内核的中转干预。而套接字会触发用户态到内核态的切换。用户态与内核态的切换,需要保存、恢复进程上下文,这是操作系统的核心开销之一,套接字的每一次send()/recv()都是系统调用,都要经历用户态->内核态->用户态的切换。共享内存无协议开销,数据是直接写入内存的原始字节流,无需封装任何协议头、无需计算校验和、无需处理拥塞控制,CPU开销极低。 2. 线上CPU飙升如何排查? * 首先确认是哪个进程占用CPU过高,登录服务器利用top命令查看各个进程的资源占用情况 * 确认CPU利用率很高的进程PID,假设1234为某个进程,则通过top -Hp 1234查看具体的线程 * 假设得到的线程ID是5678,再将线程ID转化为十六进制,得到十六进制的tid162e,此时利用jstack 1234 | grep 162e -A 100查看具体的栈信息。jstack命令用于生成当前时刻的线程快照。线程

By Ne0inhk