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This repository provides quantized **GGUF** checkpoints for Qwen/Qwen-Image-2.1, optimized for low-VRAM inference in **ComfyUI** using the ComfyUI-GGUF custom node. Quantizing the diffusion transformer drastically reduces memory pressure during generation while preserving sharp detail, composition, and prompt alignment. 1. **Text Encoders:** * Download from: Comfy-Org/Qwen-Image-2.1 Text Encoders * Place files into: `ComfyUI/models/clip/` (or `ComfyUI/models/text_encoders/`)

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Repackaged model files for ComfyUI, with INT4 ConvRot converted for testing in Radiant Canvas for fast macOS inference (https://apps.apple.com/us/app/radiant-canvas-ai-image-gen/id6802973075) The INT4 ConvRot files use ComfyUI's native ConvRot W4A4 format. Use a recent ComfyUI build and load them with the standard diffusion model and text encoder loaders.

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1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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