Qwen 3.0 ComfyUI 워크플로우 예시

• 강력한 추론 — Qwen3-4B-Thinking은 단계별 사고 체인 추론을 지원합니다.
• 텍스트 생성 중심 — 구조화된 텍스트 출력, 분석 및 코딩 작업에 최적화되어 있습니다.
• ComfyUI 기본 지원 — 내장된 TextGenerate 노드와 함께 작동하며, 맞춤형 노드가 필요하지 않습니다.
• 경량성 — Qwen3.5와 동일한 텍스트 인코더 형식을 공유하며, 2B, 4B 및 9B 변형으로 제공되어 다양한 하드웨어에 맞게 사용할 수 있습니다.

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활용 사례

• 프롬프트 최적화 — 기존 프롬프트를 Qwen 3.0에 입력하고, 이미지 생성 결과를 더 좋게 만들기 위해 다시 작성하거나 확장하거나 정교하게 다듬도록 요청하세요. 예를 들어, 짧은 키워드 프롬프트를 스타일, 조명, 구성 등의 세부 정보를 포함한 상세하고 구조화된 설명으로 변환할 수 있습니다.
• 워크플로우 로직 추론 — 모델을 사용해 워크플로우 파라미터를 분석하고 처리 단계를 제안하거나 다른 노드로 전달되는 구조화된 지침을 생성할 수 있습니다.
• 텍스트 기반 분석 — 텍스트 입력에서 정보를 추출하고, 콘텐츠를 분류하거나 구조화된 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 사고 체인 추론 — 복잡한 다단계 작업에서 중간 과정의 추론을 거친 후 최종 결과를 생성하는 데 유리한 사고 모드를 활성화하세요.

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이용 가능한 워크플로우

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Qwen 3.0: 텍스트 생성

• 텍스트 프롬프트 — 질문, 지시사항 또는 작업 설명

• 최대 길이 — 생성할 토큰의 최대 수 (기본값 256)
• 샘플링 모드 — 샘플링 켜기/끄기 및 온도, top-k, top-p, 반복 페널티, 시드 조정
• 사고 모드 — 최종 답변 전에 단계별 추론을 활성화
• 기본 템플릿 사용 — 모델용 내장 시스템 프롬프트 적용

• 생성된 텍스트 — 모델의 응답을 일반 텍스트 문자열로 반환

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모델 다운로드

📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   └── 📂 text_encoders/
│       └── qwen3.5_4b_bf16.safetensors   # 또는 2B / 9B 변형