WebThinker的部署要求主要分为硬件配置和软件环境两大部分：
Requisitos de hardware
- 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
- memória de acesso aleatório (RAM)：推荐64GB以上系统内存以支持并发推理
- estoque：模型文件需约200GB磁盘空间（含QwQ-32B和Qwen-32B-Instruct）
ambiente de software
- 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）
- Configuração de rede：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。
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