RWKV-Runner

一键跑起 RWKV 模型，8MB 轻量工具，兼容 OpenAI API

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 593 🐛 待处理 180 👀 关注 47
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 6500
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 完全开源免费，可本地部署，无付费版本。

项目预览

RWKV-Runner 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队josStorer
官网地址https://www.rwkv.com
GitHubhttps://github.com/josStorer/RWKV-Runner
定价模式🏷️完全免费
价格说明完全开源免费，可本地部署，无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型api,api-client,chatgpt,llm,rwkv,tool,wails
GitHub 星标★ 6500
上线时间2023-05-05 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积131.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数9

项目介绍

RWKV-Runner 是一个专为 RWKV 大语言模型设计的管理与启动工具，体积仅 8MB，提供全自动化操作，并兼容 OpenAI API 接口。它解决了 RWKV 模型部署和使用的复杂性问题，让用户无需深入技术细节即可轻松运行和管理模型。核心能力包括一键启动、模型管理、API 服务提供，以及跨平台支持（基于 Wails 框架）。通过简洁的界面和自动化流程，用户可快速体验 RWKV 的对话能力，并集成到现有应用中。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6500

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Windows / macOS / Linux 桌面系统（README 提供三个平台各自的安装说明）
  • 从 Releases 页面下载的几 MB 轻量可执行程序
  • 如需从源码获取，本机需安装 git
  • 可正常访问 GitHub 的网络环境

安装与启动步骤

  1. 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. 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-Runner

  3. 3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. 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. 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。

如何确认成功

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。

常见问题

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。

注意事项

  • 程序体积仅 8MB 左右，无需沉重环境即可运行。
  • 支持 Windows、macOS、Linux 三个平台，各平台安装说明相互独立。
  • 支持 MIDI 硬件输入，可接外部 MIDI 设备。
  • 项目基于 Wails 框架构建，采用 MIT 许可证。

核心亮点

  • 仅 8MB 体积，极轻量，启动快速，资源占用低
  • 全自动化管理，无需手动配置环境，上手门槛低
  • 兼容 OpenAI API，可无缝替换或集成现有应用

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 生态相对较小，模型和工具链不如主流 LLM 丰富

适用场景

  • 本地部署 RWKV 模型进行对话测试或研究
  • 作为 OpenAI API 的替代后端，用于开发 LLM 应用
  • 在低配置设备上运行大模型，体验轻量级 AI 助手

替代项目

Ollama、LM Studio、llama.cpp

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