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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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！