TextGenerate ノードを通じてネイティブサポートされています。
モデルのハイライト：
- 強力な推論 — Qwen3-4B-Thinking が段階的な連鎖推論に対応
- テキスト生成に特化 — 構造化テキスト出力、分析、コーディングタスクに最適化
- ComfyUI ネイティブ — 組み込み
TextGenerateノードで動作、カスタムノード不要 - 軽量 — Qwen3.5 と同じテキストエンコーダー形式を共有、2B/4B/9B の3種類から選択可能
使用例
Qwen 3.0 は、ComfyUI ワークフロー内で構造化テキスト生成とインテリジェントな推論を必要とするタスクに適しています：- プロンプト最適化 — 既存のプロンプトを Qwen 3.0 に入力し、書き換え、拡張、または洗練を依頼して画像生成結果を改善します。例えば、短いキーワードプロンプトをスタイル、照明、構図を含む詳細な構造化記述に変換します。
- ワークフロー推論 — モデルを使用してワークフローパラメータを分析し、処理手順を提案したり、他のノードに渡す構造化指示を生成します。
- テキスト分析 — テキスト入力から情報を抽出し、コンテンツを分類したり、構造化レポートを生成します。
- 連鎖推論 — 思考モードを有効にして、最終出力の前の中間推論が必要な複雑な多段階タスクを処理します。
利用可能なワークフロー
Qwen 3.0：テキスト生成
ワークフローをダウンロード
JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで “Qwen 3.0 Text Generation” を検索
Comfy Cloud で実行
Comfy Cloud で開く
このワークフローは Qwen 3.0 のコアテキスト生成機能を示しています。テキストプロンプトを受け取り、モデルの推論機能を使用して詳細な構造化レスポンスを生成します。
入力：
- テキストプロンプト — 質問、指示、タスクの説明
- Max length — 生成する最大トークン数（デフォルト 256）
- Sampling mode — サンプリングのオン/オフ切り替え、temperature、top-k、top-p、繰り返しペナルティ、シードを調整
- Thinking mode — 最終回答の前に段階的推論を有効化
- Use default template — モデル組み込みシステムプロンプトを適用
- Generated text — モデルのレスポンス（プレーンテキスト）
Subgraph について
このワークフローは Subgraph ノードを使用してモジュール化されています。Subgraph ドキュメントを参照してワークフローのカスタマイズと拡張方法を学んでください。
モデルのダウンロード
Qwen 3.0 モデルは ComfyUI でテキストエンコーダーとして読み込まれます。モデルファイルは Qwen3.5 と共有されています。ハードウェアに合わせて適切なバージョンを選択してください：Qwen3.5 2B (bf16)
軽量版、約 4.5 GB。低 VRAM 環境や高速ダウンロードに最適。
Qwen3.5 4B (bf16)
サイズと品質のバランス型。ほとんどのコンシューマー GPU に推奨。
Qwen3.5 9B (bf16)
最大版、約 19 GB。より高品質な出力、より多くの VRAM が必要。
.safetensors ファイルを以下の場所に配置：