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ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。このガイドで紹介するワークフローは、ワークフローテンプレートから入手できます。 テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：
  1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
  2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
Qwen 3.0（別名 Qwen3）は Alibaba Cloud の強力なオープンソース大規模言語モデルで、テキスト生成、推論、構造化分析に特化しています。ComfyUI では組み込みの 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

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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。

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利用可能なワークフロー

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Qwen3.0：テキスト生成

テキストプロンプトを入力すると、Qwen3-4B-Thinking モデルを使用して、推論に基づく詳細なレスポンスを生成します。 Qwen 3.0 テキスト生成ワークフローのプレビュー

Comfy Cloud で実行

Comfy Cloud で開く

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「Qwen3.0：テキスト生成」を検索
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、モデルが内蔵する推論機能を使用して、詳細で構造化された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
主要なコントロール：
  • 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：モデル組み込みのシステムプロンプトを適用
出力：
  • Generated text：モデルのレスポンス（プレーンテキスト文字列）

Subgraph について

このワークフローは、モジュール処理に Subgraph ノードを使用しています。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。

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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。
ダウンロードした .safetensors ファイルを以下の場所に配置：