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前言
当DeepSeek大模型2025年引爆AI行业时，一个尖锐的矛盾正在显现：本地硬件的算力天花板与指数级增长的AI需求形成了致命断层。也就在此时，全球云电脑市场正在以年复合增长率29.7%的速度扩张，中国市场的增长率更是达到41.2%。这种爆发不仅源于远程办公需求，更关键的是AI开发者正在将云电脑视为"第二块GPU"，这也使得越来越多用户更愿意在云电脑上使用DeepSeek。
本文旨在通过对ToDesk云电脑、海马云、顺网云三大云电脑平台的评测，验证三大云电脑平台承载AI任务的可行性。通过分析各个平台的配置、操作流程、能效成本、推理性能等维度的评测体系，探讨云电脑能否突破传统硬件限制，成为AI技术普及的关键支撑，并为AI应用的快速发展提供可持续的计算资源。
DeepSeek_10">一、云电脑相比实体电脑部署DeepSeek的优势
云电脑通过资源池化、服务化模式，将固定硬件成本转化为弹性算力服务，同时还可以通过全球分布式架构和平台化安全能力，解决了实体电脑在扩展性、可靠性、安全性和成本效率方面的根本性缺陷。具体表现在以下方面：
1、计算资源弹性扩展
当需要DeepSeek 大规模数据训练/推理，云电脑可秒级扩容GPU/CPU资源，任务结束后立即释放，避免实体电脑硬件闲置。且无需购买高性能设备，降低初创企业或个人开发者的门槛。
2、全球部署与低延迟访问
通过云服务商的全球数据中心，将训练好的模型部署至靠近用户的边缘节点，减少推理延迟，提升终端体验。相比来看，实体电脑受限于本地网络带宽和稳定性，难以支撑高并发访问。
3、成本优化，降低投入门槛
实体电脑在本地部署大模型时会因环境适配、代码重构等环节往往消耗很长时间，且需要高性能的硬件设备支撑，这又是一笔不小的花销。而云厂商负责服务器、网络等配套，无需担心硬件故障，能够直接调用云电脑AI服务。
4、数据备份与容灾
云电脑可以自动提供跨区域数据冗余存储，避免实体电脑因硬盘损坏导致数据丢失，这对于对需要长期保存训练数据或模型权重的场景至关重要。
5、数据安全与合规保障
云电脑提供加密存储、网络隔离、访问控制（IAM）等，确保敏感训练数据和模型知识产权安全，助力企业以及个人满足数据本地化及隐私保护法规。实体电脑可能会因为自身安全问题、硬盘被盗或者自然灾害导致硬件设备损坏，从而导致数据丢失。
DeepSeek_34">二、DeepSeek+云电脑实操
1、ToDesk云电脑
下载ToDesk云电脑客户端，选择对应服务【AIGC宝藏地】，常常使用DeepSeek模型训练的推荐使用4090顶配算力，支持云数据保存。
选购完成后在【我的电脑】点击开机连接。打开云电脑之后，点击桌面上的“一键启动DeepSeek”，就可以快速体验，该DeepSeek R1 模型支持7b、32b。
（1）基本配置
处理器：AMD EPYC-Milan
内存：64GB（QEMU RAM 16GB x 4）
显卡：NVIDIA GeForce RTX 4090（24GB / NVIDIA）
主板：Red Hat 主板（英特尔 82440/1FX 440FX）
硬盘：Red Hat VirtIO（322GB）
（2）文本推理测试
第一个问题：手写promise，立马给出答案，思考了0.04s，速度贼快，这个效率还是非常高的
第二个问题：JS 找出最长回文字符串 字符串为“ssjkdasdkddasdsdhds2” ，思考18s，我把最终代码执行得到了`sdhds`
在回答过程中，对代码进行解析，结构层次分明
最终输出以下结果
2、海马云
打开海马云之后，点击桌面上的"DeepSeek"图片，就可直接体验，但是该DeepSeek R1模型只有14b可使用。
（1）基本配置
-
处理器：12代 Intel Core i7-12700KF
-
内存：64GB（金邦 DDR4 3200MHz 32GB x 2）
-
显卡：NVIDIA GeForce RTX 4090（23028MB / 微星）
-
主板：Siland Server T200（LPC Controller/eSPI Controller B660芯片组）
-
硬盘：前景 XP2100F001T（1024GB 固态硬盘）
（2）单文本测试推理
直接进行提问，几乎立即给出回答，回答使用原生JavaScript来实现手写promise，回复的答案没有快捷操作按钮，无法直接进行复制
第二个问题： JS 找出最长回文字符串 字符串为“ssjkdasdkddasdsdhds2” ，很明显看到，DeepSeek正在分析，突然中断，且此时思考已有120s+。
然后我再次向DeepSeek提问，本次操作比较流畅，并没有出现突然卡顿的现象，最终给出了示例代码，但是并不是我给定的字符串，我将字符串换成我要求的执行之后，得到了`dsdhds`
在此分析过程中，看到，分析的细节很多，但是展现的杂乱无章，且最终给出的详细步骤，很简洁。
最终经过分析之后，给出下面的答案，经验证答案正确。
3、顺网云
打开顺网云之后，在弹出的窗口中搜索"DeepSeek"，然后点击“确认并立即启动”，该DeepSeek R1 模型支持1.5b、7b
（1）基本配置
处理器：12代 Intel Core i5-12400F
内存：32GB（金邦 DDR5 6000MHz 16GB x 2）
显卡：NVIDIA GeForce RTX 4060（8GB / NVIDIA）
主板：技嘉 B760M D2HX SI（LPC Controller/eSPI Controller B760芯片组）
硬盘：Shunwang Virtual SSD PRO（200GB 固态硬盘）
（2）单文本推理测试
第一次提问：手写promise，几乎立马给出答案，但是并不是我想要的答案
于是，我第二次进行提问：手写JS的promise，最终给出我回答，但是思考了5.11s，回答中使用了ES6中的class类
我进行第二次提问：JS 找出最长回文字符串 字符串为“ssjkdasdkddasdsdhds2” ，DeepSeek思考了30.17s，并给出回答
执行一下DeepSeek的回复的示例代码，发现代码报错
DeepSeek_R1_175">三、DeepSeek R1模型与云电脑适配性分析
1、基本配置分析
ToDesk云电脑和海马云都具备了强大的硬件支持，尤其是在显卡和内存方面，能够更好地支持 DeepSeek 模型的训练和推理，尤其是对大规模数据集和高并发任务。海马云支持的DeepSeek R1模型仅限于14b，对结果输出的准确性和质量或许有些不尽如人意。顺网云虽然在内存和显卡方面稍显逊色，但对于小型模型的推理或测试任务仍然可以提供支持。
| DeepSeek R1 模型 | 处理器 | 内存 | 显卡 | 硬盘 | 适配性 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ToDesk云电脑 | 7b、32b可选 | AMD EPYC-Milan | 64GB | NVIDIA GeForce RTX 4090（24GB / NVIDIA） | Red Hat VirtIO（322GB） | 可支持 DeepSeek 模型训练和推理，尤其是大规模数据集和高并发任务 |
| 海马云 | 14b | 12代 Intel Core i7-12700KF | 64GB（金邦 DDR4 3200MHz 32GB x 2） | NVIDIA GeForce RTX 4090（23028MB / 微星） | 前景 XP2100F001T（1024GB 固态硬盘） | 仅限于14b，准确性和质量稍差 |
| 顺网云 | 1.5b、7b | 12代 Intel Core i5-12400F | 32GB（金邦 DDR5 6000MHz 16GB x 2） | NVIDIA GeForce RTX 4060（8GB / NVIDIA） | Shunwang Virtual SSD PRO（200GB 固态硬盘） | 适合小型模型的推理或测试 |
2、文本推理测试
通过文本推演的结果显示：
ToDesk云电脑性能最为优异，响应时间快，准确性高，稳定性强，适合高负载和高复杂度任务，具有最佳的性能、稳定性和高质量的回答。
海马云性能良好，响应迅速，但回答质量较一般，可能适用于对准确性要求高但不需要极致质量的任务。
顺网云在回答速度和准确性上有不错的表现，但第二次提问的响应时间稍显增加，性能上相对较弱，适合对处理速度要求不高的轻负载任务。
3、能耗成本核算对比
ToDesk云电脑和海马云都提供高性能显卡，适合需要强大计算能力的任务，尤其是 4090显卡 的用户可以满足深度学习等高强度应用需求。价格方面，海马云价格具有波动性，有时段区分。ToDesk价格适中，新人用户优惠力度比较大。顺网云性能略低，价钱也略低，预算有限且任务不需要非常强的计算能力可以使用，实测过程中会卡顿，个人感觉不是很友好。
| 配置 | 新人优惠 | 成本 | |
|---|---|---|---|
| ToDesk云电脑 | 4070显卡4090显卡 | 1h free首冲加赠30% | 4070显卡：6h/14¥4090显卡：30h/128¥（计时）   |
| 海马云 | 4070显卡4090显卡 | 200+500金币（需要邀请码） | 流畅时段 4070显卡：8h/10¥ 4090显卡：4h/10¥拥堵时段4070显卡：4h/10¥ 4090显卡：2.2h/10¥ |
| 顺网云 | 4060显卡 | 1h free | 3h/5.98¥ |
四、云电脑选型看点
1、跨平台兼容性
从下面列表可以看出，ToDesk云电脑无论是在Windows、MacOS、Android、iOS甚至是Android大屏版和Web版都能顺畅使用服务，把PC端和移动端都兼容，保证在多个操作系统和设备上无缝衔接，真正做到了无视物理设备约束。海马云也兼容多系统，但不支持Web端和不支持多端登录，实用感稍差一些。顺网云在iOS系统上不支持，且安卓和Web端的体验较差，界面复杂且实用性差。总体来看，海马云、顺网云的多端支持和用户体验仍有待提升。
| ToDesk云电脑 | 海马云 | 顺网云 | |
|---|---|---|---|
| Web | √ | X | √ |
| Win | √ | √ | √ |
| Mac | √ | √ | √ |
| iOS | √ | √ | X |
| 安卓 | √ | √ | √ |
| HD | √ | √ | X |
2、文件存储
在使用云电脑的过程中，如何力保数据安全无疑是用户最为关心的问题之一。
ToDesk云电脑的云设计和云AIGC都有数据保存功能，有集中化的数据存储模式和统一的数据备份机制，听说可以实现三副本保存，意味着文件数据得到了三重保护，即便遇到断网、断电等临时突发情况导致的意外退出，数据都能安全保存，再进还是原来的样子。另外还提供 300GB存储服务 ，只要在云电脑有效期内，云端电脑数据不会清除。
海马云采用超高速NVMe SSD，支持三倍冗余数据备份保护，通过分布式存储技术，同一数据在三个物理节点保存，即使单节点故障也能无缝切换，保障数据安全。所提供的130G存储服务，实际上内置很多软件，130G的存储可能在使用时影响流畅性。
顺网云存储的数据不支持跨区共享和同步，提供270G存储服务，适合对跨区域协作无需求的本地化存储需求。
3、关键技术
云电脑的技术架构决定了它的整体性能、稳定性和安全性。
ToDesk云电脑三大核心技术包括ZeroSync®引擎、OTT SD-WAN网络和软硬编解码器。其中，量化了ZeroSync®引擎的弱网表现，将带宽利用率提高50%、延迟降至9ms以及丢包率低于0.03%。加上视频编解码算法与硬件优化双管齐下，编码延时降至8ms。此外，ToDesk云电脑采用4090原生显卡，减少了虚拟化的性能损耗，提供更高的图形处理性能和效率。这些技术充分保障到云电脑的高效稳定、清晰流畅的实际效果。
海马云基于百万级超大规模的容器调度管理系统(H9S)，大带宽超低延时抗弱网流媒体传输系统(HMRTC)，还得益于全栈IAAS+PAAS的领先服务能力，其云游戏业务不仅有针对性的IaaS底层能力支撑，还与PaaS层核心技术协同，将个性化功能接入平台架构。
顺网云在底层创新算力调度平台的支撑下，高效整合算力供给侧的多元异构算力池，进行多样化、广泛化的算力场景赋能，弱网环境体验下降明显，相对前两者性能较为低下。
4、安全与隐私
安全与隐私是云服务中最为关键的部分，云服务需要提供强有力的用户认证机制、隐私保护和数据存储安全策略。
ToDesk云电脑在安全方面做了很多功课，首先是同时段内，云电脑分配的都是专机专用，实名认证一人一机，独立的存储空间和计算资源，使用结束后，系统会自动清除所有云端数据，实现彻底的“赛博灭门”；其次是ToDesk云电脑融入了端对端加密技术，有效防止任何第三方截取或破解，并且不断更新的版本也将迭代最新的安全机制。海马云没有必须要求实名认证，信息有几率被窃取。而顺网云接入较多的是网吧配置，用户偏向于游戏群体，同样需要实名认证使用，但曾经多次出现云电脑机房地址及ip异地登录的情况，并且某些游戏被封号的几率极大。
5、用户体验
良好的用户体验是吸引和保持用户的关键，交互设计、低延迟等因素直接影响用户的操作效率和体验感受。
ToDesk云电脑界面简洁易用，页面中的小图标支持快捷设置画面、比例缩放、文件传输、外接设备设置等等，这个功能真的非常细节，使用过程中延时低，很流畅，少数情况下会出现网络波动重新连接，一般交付客服工单处理，反馈得也很及时。对于办公人员来说，如果ToDesk云电脑能够打包更多梯度的AI工具（如入门级、专家级）那就更好了！
体验海马云时，进入云电脑之后，左边有很多桌面文件夹、软件，右侧还有广告浮窗，如果对于仅办公的用户，这些很多没有用的软件（游戏软件）让用户有些眼花缭乱，使用过程中延时一般。而且它的快捷操作菜单的功能不是很多。例如我想传文件到云电脑，很难直观的发现在哪里进行操作。还有，期望官方能提高一下DeepSeek r1 模型的参数。
使用顺网云时，进入云电脑后，就弹出来游戏盒子的弹框，这点给我体验不是很好，并且默认的分辨率设置使得桌面软件图标以及桌面悬浮框很小，略费眼睛。比如我使用DeepSeek时候，不是直接在桌面直接点击软件使用，还得去搜索应用，再去启动，操作流程也有些麻烦，延迟略高。
AI_275">五、AI增加
ToDesk云电脑除了上面提到的DeepSeek，AIGC藏宝地内置了多种AIGC服务，配置了超高算力4090显卡，64GB运行内存，300GB存储内存，提供数据保存功能，构建了一站式的AI工作站，包括图像生成、文字创作、音频生成等，用户只需进行简单的参数预设，即可一键生成高质量的AI作品。
但是ToDesk云电脑主打的是stable diffusion和comfyUI，这对于新手来说会有学习难度，虽有操作文档也需花费时间摸索。所以，期望ToDesk云电脑能够提供更多小白直接上手的AI生成视频、AI智能剪辑、AI生成Excel、AI生成PPT等应用。
海马云也有一些AI支持，比如：ComfyUI（AI绘图）、LibLibAI（AI绘图）、Topaz Video AI（AI视频增强）等，放在各个单独文档里面，要手动搜索出来，建议可以做一个专项的AI文档。
顺网云看了又看，并没有很多AI支持，目前只看到内置最低算力的DeepSeek，它还是比较偏向于云游戏领域。
六、体验总结
在体验ToDesk云电脑、海马云、顺网云这三款云电脑的过程中，使用的都是云电脑的高配置，实测的总结是：
ToDesk云电脑综合体验比较好，有多种显卡可供选择，DeepSeek使用过程中的性能也表现不错，操作比较流畅，说明ToDesk硬件设备比较给力，并且除了DeepSeek还支持AI建模、多模态AIGC大模型、云设计、云电竞等，通用性极强，关键价格方面也非常可，感兴趣的可以试试。
海马云硬件设备也还行，技术强劲，平台调性比较侧向于企业级稳定性。测试在使用DeepSeek过程中，使用高配置的4090显卡还是出现了卡顿，体验不是很流畅，但总体上还是可以的，并且支持较多AI软件，这点还行。价格方面有波动，相对略贵一些。
顺网云专注于游戏垂直领域，关于DeepSeek的硬件设备相对前面两个略低，是最低的DeepSeek R1 7b，在使用DeepSeek过程中经常一卡一卡的，支撑的算力达不到效果，体验感不是很好，比较适合游戏玩家，AI领域还是算了，所以不是很推荐。
通过DeepSeek+云电脑实操的测试结果以及云电脑如何选型的分析，我觉得ToDesk胜在了配置高和性能强，提供了更加稳定和低延时的云环境，高计算资源的AI应用可以轻松拿捏，其他两家接入DeepSeek的配置不算太高，期待后续能有更多AI方面的深化功能。以上就是我的实测体验结果，也希望大家也可以去体验一波，感受云电脑更多惊喜！
