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Asegúrate de que tu ComfyUI esté actualizado.Los flujos de trabajo de esta guía se encuentran en las Plantillas de flujos de trabajo. Si no los encuentras en las plantillas, es posible que tu ComfyUI esté desactualizado.Si faltan nodos al cargar un flujo de trabajo, estas son las posibles razones:
  1. No estás usando la última versión de ComfyUI (versión nocturna)
  2. Algunos nodos fallaron al importarse durante el inicio
Qwen 3.0 (también conocido como Qwen3) es un potente LLM de código abierto de Alibaba Cloud diseñado para la generación de texto, el razonamiento y el análisis estructurado. Es compatible de forma nativa con ComfyUI mediante el nodo integrado TextGenerate. Aspectos destacados del modelo:
  • Razonamiento sólido: Qwen3-4B-Thinking admite razonamiento paso a paso con cadena de pensamiento
  • Enfocado en la generación de texto: optimizado para la salida de texto estructurado, el análisis y las tareas de programación
  • Nativo en ComfyUI: funciona con el nodo integrado TextGenerate, sin necesidad de Nodos personalizados
  • Ligero: comparte el mismo formato de codificador de texto que Qwen3.5, disponible en variantes de 2B, 4B y 9B para ajustarse a diferentes configuraciones de hardware

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Casos de uso

Qwen 3.0 es adecuado para tareas que requieren generación de texto estructurado y razonamiento inteligente dentro de un flujo de trabajo de ComfyUI:
  • Optimización de prompts: pasa prompts existentes a Qwen 3.0 y pídele que los reescriba, los expanda o los refine para obtener mejores resultados de generación de imágenes. Por ejemplo, convierte un prompt corto de palabras clave en descripciones detalladas y estructuradas con detalles de estilo, iluminación y composición.
  • Razonamiento sobre la lógica del flujo de trabajo: usa el modelo para analizar los parámetros del flujo de trabajo, sugerir pasos de procesamiento o generar instrucciones estructuradas que alimenten otros nodos.
  • Análisis basado en texto: extrae información, clasifica contenido o genera informes estructurados a partir de entradas de texto.
  • Razonamiento de cadena de pensamiento: activa el modo de pensamiento para tareas complejas de varios pasos que se benefician de un razonamiento intermedio antes de producir la salida final.

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Flujo de trabajo disponible

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Qwen3.0: generación de texto

Introduce un prompt de texto para generar respuestas detalladas y razonadas con el modelo Qwen3-4B-Thinking. Vista previa del flujo de trabajo de generación de texto de Qwen 3.0

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Descargar flujo de trabajo

Descarga el JSON o busca “Qwen3.0: Text Generation” en la Biblioteca de plantillas
Este flujo de trabajo demuestra las capacidades fundamentales de generación de texto de Qwen 3.0. Acepta un prompt de texto y genera respuestas detalladas y estructuradas usando las capacidades de razonamiento integradas del modelo. Entradas:
  • Prompt de texto: tu pregunta, instrucción o descripción de la tarea
Controles principales:
  • Longitud máxima: número máximo de tokens a generar (predeterminado 256)
  • Modo de muestreo: activa o desactiva el muestreo y ajusta la temperatura, top-k, top-p, la penalización por repetición y la semilla
  • Modo de razonamiento: habilita el razonamiento paso a paso antes de la respuesta final
  • Usar plantilla predeterminada: aplica el prompt de sistema integrado del modelo
Salida:
  • Texto generado: la respuesta del modelo como una cadena de texto simple

Aprende sobre Subgraph

Este flujo de trabajo usa nodos Subgraph para el procesamiento modular. Consulta la documentación de Subgraph para aprender a personalizar y extender el flujo de trabajo.

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Descarga del modelo

Los modelos Qwen 3.0 se cargan como codificadores de texto en ComfyUI. Los archivos de modelo se comparten con Qwen3.5. Descarga la variante que mejor se adapte a tu hardware:

Qwen3.5 2B (bf16)

Ligero, ~4.5 GB. Ideal para configuraciones con poca VRAM y descargas rápidas.

Qwen3.5 4B (bf16)

Equilibrio entre tamaño y calidad. Recomendado para la mayoría de GPU de consumo.

Qwen3.5 9B (bf16)

La variante más grande, ~19 GB. Salida de mayor calidad, requiere más VRAM.
Coloca el archivo .safetensors descargado en: