WebThinker的部署要求主要分为硬件配置和软件环境两大部分：
hardware requirement
- GPUs：至少需要NVIDIA A100等高性能显卡，因为核心的QwQ-32B推理模型采用vLLM框架，显存需求超过40GB
- random access memory (RAM)：推荐64GB以上系统内存以支持并发推理
- stockpile：模型文件需约200GB磁盘空间（含QwQ-32B和Qwen-32B-Instruct）
software environment
- Python 3.9：必须通过Conda创建专用虚拟环境
- 关键依赖包：vLLM（模型部署框架）、Crawl4AI（网页解析）、Playwright（浏览器自动化）
- Network Configuration：需要稳定访问Bing搜索API和Crawl4AI服务，国际用户建议配置代理
值得注意的是，项目提供Dockerfile可简化环境部署，但对于定制化需求，建议参考GitHub仓库的Advanced Deployment文档进行配置。
This answer comes from the articleWebThinker: An Intelligent Reasoning Tool that Supports Autonomous Web Search and Report WritingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 部署WebThinker需要满足哪些硬件和软件要求？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil