配置DeepSeek服務器是否需要顯卡，取決于具體的模型版本和應用場景。以下是不同版本的DeepSeek模型對顯卡的需求情況：

1、不需要顯卡的場景

DeepSeek-R1-1.5B：該模型對硬件要求較低，顯卡并非必需，可以使用純CPU進行推理。如果需要GPU加速，可選配4GB及以上顯存的顯卡，如GTX 1650。適用于低資源設備部署，如樹莓派、舊款筆記本、嵌入式系統或物聯網設備。

2、推薦使用顯卡的場景

DeepSeek-R1-7B：推薦使用8GB及以上顯存的顯卡，如RTX 3070或4060，以提升推理性能。該模型適用于中小型企業本地開發測試、中等復雜度的自然語言處理任務，例如文本摘要、翻譯、輕量級多輪對話系統。

DeepSeek-R1-8B：硬件需求與7B版本相近，略高10%-20%，推薦使用8GB及以上顯存的顯卡，如RTX 3070或4060。適用于需要更高精度的輕量級任務，如代碼生成、邏輯推理。

DeepSeek-R1-14B：需要16GB及以上顯存的顯卡，如RTX 4090或A5000。該模型適用于企業級復雜任務，如合同分析、報告生成，以及長文本理解與生成任務。

DeepSeek-R1-32B：需要24GB及以上顯存的顯卡，如A100 40GB或雙卡RTX 3090。適用于高精度專業領域任務，如醫療、法律咨詢，以及多模態任務預處理。

DeepSeek-R1-70B：需要多卡并行，如2張A100 80GB或4張RTX 4090。適用于科研機構或大型企業，用于高復雜度生成任務，如金融預測、大規模數據分析。

DeepSeek-R1-671B：需要多節點分布式訓練，如8張A100/H100。適用于國家級或超大規模AI研究，如氣候建模、基因組分析，以及通用人工智能（AGI）探索。

總結：對于小型模型（如1.5B），顯卡并非必需；但對于中等及以上規模的模型（如7B及以上），顯卡可以顯著提升推理性能，尤其在處理復雜任務或高并發請求時。如果預算有限，可以選擇較低參數量的模型，或者通過量化技術（如4-bit/8-bit量化）降低顯存占用。