DeepSeek 在主流云电脑平台的部署体验对比
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、驱动难装、环境冲突等问题。云端性能参差不齐,选错平台可能导致卡顿、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 三大热门平台,重点评估它们在部署 DeepSeek-R1 时的开箱即用程度、推理速度及长期运行成本。
云计算平台概览
ToDesk 云电脑
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。其 AIGC 配置针对 AI 创作场景优化,提供较为完整的工具链支持。

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,但预装了 DeepSeek,适合小型模型的推理或测试任务。

海马云电脑
海马云包含 4090 系显卡,设计类软件预装较少,用户需自行安装。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 初体验
版本参数与特点
| 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。 |
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。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。
各平台模型加载情况
ToDesk 云电脑
在 ToDesk 客户端选择 AIGC 配置购买后,等待初始化即可连接桌面。内置了 DeepSeek-R1 的 7B 和 32B 两个版本。32B 版本足以解决各类高精度任务,适合超大规模任务如语言建模。









