引言
DeepSeek 等大模型让 AI 开发变得有趣，但真要跑起来并不容易。本地配置往往面临显卡不足、驱动难装、环境冲突等问题，而云端性能参差不齐可能导致卡顿或掉线，成本也难以控制。
选对云电脑能让 AI 部署更丝滑，推理更流畅。这次我们横向对比了 ToDesk 云电脑、顺网云、海马云三大平台，重点测试它们在 DeepSeek-R1 上的表现。
本次测试关注三点：
- 10 分钟内完成 DeepSeek 部署的便捷性
- 云电脑在性能、兼容性、推理速度上的差异
- AI 计算成本的长期可控性
适合人群：AI 开发者、数据科学家、AIGC 业务人员，以及想体验大模型的爱好者。
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。本文聚焦其 AIGC 领域能力。
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，支持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，特别是大规模数据集和高并发任务。
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 模型训练和游戏领域。
云电脑初体验
本次测试主要评估 DeepSeek 在不同云电脑上的运行表现。
DeepSeek 介绍与参数
DeepSeek 聚焦于大语言模型（LLM）和多模态技术，旨在解决复杂场景下的智能交互与决策优化问题。
| 版本 | 参数量 | 特点 |
|---|---|---|
| 1.5B | 15 亿 | 轻量级，推理快，能力有限 |
| 7B | 70 亿 | 平衡性能和资源，适合通用任务 |
| 14B | 140 亿 | 性能强，需更多计算资源 |
| 32B | 320 亿 | 高精度任务，硬件要求高 |
| 70B | 700 亿 | 顶尖水平，适合研究和高要求工业应用 |
B 表示模型参数量级，规模越大，理解生成能力越强，硬件要求越高。大多数应用 7B-14B 已足够平衡，32B 及以上适用于长文本生成、复杂推理等高精度场景。
1. ToDesk 云电脑
在客户端选择配置列表，点击 AIGC 藏宝地选择相应配置并购买。等待 2~3 分钟初始化后连接进入桌面。 ToDesk 云电脑内置了 DeepSeek，提供两个版本的大模型：DeepSeek-R1 7B 和 32B。32B 对于普通人来说完全够用，足以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。发现也内置了 DeepSeek，包含 DeepSeek-R1 的 1.5B 和 7B。这个配置是三家中最低的，功能相对有限。
3. 海马云电脑
安装过程曾遇到进度条完成后无法进入页面的情况，联系客服后才获得安装地址。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，相同网络环境下另外两款未出现该问题。点开 DeepSeek 发现内置了 3 个模型——DeepSeek-R1 的 18B、14B 和 32B，但网速体验感一般。
DeepSeek 本地化实操和 AIGC 应用
直接进入测试环节，统一使用以下提示词：
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
使用 32B 本地化模型生成代码测试。输入提示词后，生成的 HTML 页面可直接流畅运行，没有 bug，小游戏体验感不错。
