​​没有独立显卡可以运行DeepSeek，但受限于模型规模，轻量级模型（如1.5B参数）可通过CPU或集成显卡运行，而更大型模型（如7B及以上）需依赖高性能显卡，甚至无法在无独显设备上流畅运行。​​

无独显情况下可通过以下方案实现DeepSeek的本地部署：

1. ​​小参数模型兼容性​​：DeepSeek-R1的1.5B版本对硬件要求极低，任意4核以上处理器配合8GB内存即可运行，无需显卡，适合基础聊天或轻量问答场景。
2. ​​CPU推理替代方案​​：若仅使用CPU运行，性能会大幅下降，但1.5B模型仍可处理简单任务。通过量化压缩或剪枝技术，可进一步优化CPU计算效率，但响应时间会显著延长。
3. ​​集成显卡的局限性​​：内置核显（如Intel锐炫140T）可辅助小模型运行，但显存不足会限制其实际效果，大模型仍需独立显卡支持。
4. ​​大模型的不可行性​​：7B及以上模型需至少8GB显存的独立显卡，14B以上更是要求16GB以上显存，无独显设备完全无法满足计算需求。
5. ​​替代方案建议​​：无独显用户可选择云端部署或低门槛云服务，或借助手机APP、网页端直接调用DeepSeek服务，避免本地硬件限制。

总体而言，无独显设备可运行小参数版本，但存在性能瓶颈；深层次AI应用仍需依赖专业硬件，用户需根据实际需求选择方案。