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。


