1下载可执行程序
打开项目 Releases 页面，按你的系统（Windows / macOS / Linux）下载对应的轻量可执行程序，README 强调整个程序只有几 MB。
2克隆源码仓库
如果需要源码方式部署，先克隆仓库到本地，再按仓库内各平台的安装说明进行配置。
git clone https://github.com/josStorer/RWKV-Runner3查看平台安装说明
仓库 build 目录下按平台提供了安装说明文件：windows/Readme_Install.txt、darwin/Readme_Install.txt、linux/Readme_Install.txt，按对应文件操作。
4参考部署示例
README 提供了 Simple Deploy Example 以及 deploy-examples 目录中的服务器部署示例，可按需查阅对应示例完成部署。
5启动并调用 API
运行程序后即可管理并启动 RWKV 模型，程序同时提供兼容 OpenAI 的接口，可直接用现有 ChatGPT 客户端连接。
程序能正常打开界面并与 RWKV 模型对话；其 OpenAI 兼容接口可被 ChatGPT 客户端识别并调用。
Q：使用 RWKV-Runner 需要复杂的环境配置吗？
A：不需要。README 说明该项目目标是自动化一切操作，消除大模型使用门槛，你只需要一个几 MB 的轻量可执行程序。
Q：可以用现有的 ChatGPT 客户端连接吗？
A：可以。项目提供了与 OpenAI API 兼容的接口，README 明确指出每一个 ChatGPT 客户端都是 RWKV 客户端。
Q：遇到问题去哪里找答案？
A：可查阅官方 FAQ 页面：https://github.com/josStorer/RWKV-Runner/wiki/FAQs，也可参考 README 中的部署示例。
Q：怎么在服务器上部署？
A：README 给出了 Simple Deploy Example，并在 deploy-examples 目录中提供了服务器部署示例，可按示例操作。
Q：各平台的安装步骤在哪里？
A：README 顶部的 Windows / MacOS / Linux 徽章分别链接到 build 目录下对应平台的 Readme_Install.txt 安装说明。
Ollama、LM Studio、llama.cpp
RWKV-Runner 是基础设施领域的开源项目，由 josStorer 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（6,484）位列前 7%，在基础设施分类的 1,132 个项目里位列前 11%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 6,459 增加到 6,484，净增 25。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。完全开源免费，可本地部署，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：本地部署RWKV模型进行对话测试或研究。同类可对比的替代方案包括 Ollama、LM Studio、llama.cpp。
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