​​集显可以部署14B的DeepSeek，但需特定条件支持，如使用量化版本、4GB及以上显存，并搭配优化工具链（如LLM Studio或Ollama）。内存建议≥32GB，CPU性能适中，且需提前配置模型路径与依赖库。​​

使用集显部署14B的DeepSeek需要满足以下条件。选择量化版本（如Q4_K_M.gguf）可显著降低资源需求，量化后的模型体积通常为8GB左右，显存占用约10GB。集成显卡需具备4GB及以上显存，例如部分AMD核显（如Radeon 680M）或Intel UHD 770等型号。系统内存需≥32GB，CPU建议为多核架构（如Intel 12代+或AMD Ryzen 7系列），以确保推理流畅性。工具链方面，LLM Studio或Ollama均支持本地加载，其中Ollama需通过特定驱动兼容核显（如AMD需替换ROCm库）。

部署步骤方面，使用LLM Studio时需创建三层目录结构（如Models/DeepSeek/14B），将下载的量化模型文件放入后，通过工具自动识别；Ollama则需安装适配版本（如AMD平台需修改DLL文件），并通过命令行加载模型。性能实测显示，4GB显存+32GB内存可在低负载下运行，但推理速度较独显慢。若资源不足，可尝试7B模型或降低量化精度（如改用Q3_K）。

总结而言，集显部署14B的DeepSeek并非不可行，但需硬件与软件协同优化。若设备配置接近推荐要求，可通过量化与工具链调整实现，但需接受响应速度与模型精度的妥协。高显存核显（如AMD 780M）用户可优先测试，普通集显用户则建议从7B或轻量化模型入手，同时关注社区驱动的驱动更新以拓展兼容性。