系统运行环境的技术规范
为支撑32B参数级别的模型推理，WebThinker需要特定的硬件配置：
- GPU Requirements：最小需NVIDIA V100 32GB显存，推荐使用A100/A800等专业计算卡
- 内存需求：主存不低于64GB，模型加载阶段峰值消耗达48GB
- storage space：完整环境需50GB SSD空间，包含模型权重和依赖库
实际部署中，单任务推理时延约3-5秒/步。对于持续研究任务，建议配置Kubernetes集群实现多任务并发。值得注意的是，系统采用vLLM推理框架，支持PagedAttention等内存优化技术，使32B模型能在消费级显卡(如RTX 4090)实现8-bit量化运行。
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 " WebThinker的硬件部署要求体现其对高性能计算的需求
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