别再盲选版本Qwen-Image-2.1 从 bf16 到 GGUF 的显存账本一次算清【免费下载链接】Qwen-Image-2.1项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1打开 Hugging Face 或镜像站下载 Qwen-Image-2.1你会被一屏 safetensors 文件搞得无从下手同一个模型既有bf16又有int8_convrot文本编码器还额外给了个w4a8社区里又到处是 GGUF 的身影。这套版本矩阵不是官方随手放的多个选择而是 ComfyUI 生态为不同显存档位准备的完整阶梯——选错版本要么 16G 显存直接 OOM要么为了跑通牺牲画质要么白下十几 GB 用不上的文件。本文以本仓库Comfy-Org 官方打包的单文件版本README.md 为基准把每个文件的真实体积、每种量化的真实含义、每档显存的可行组合一次性算清。一、账本第一页同一份权重四种精度Qwen-Image-2.1 的视觉生成主干只有 7B 参数但单文件体积从 6.8 GiB 到 13.3 GiB 不等差别全部来自权重精度。先看本仓库实际提供的文件清单体积为 LFS 指针记录的精确字节数换算文件路径体积精度档位扩散模型 bf16diffusion_models/qwen_image_2.1_bf16.safetensors≈13.3 GiB全精度参考版扩散模型 int8diffusion_models/qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors≈6.8 GiB8-bit 权重量化ControlNet-Union 补丁 bf16model_patches/qwen_image_2.1_fun_controlnet_union_bf16.safetensors≈7.0 GiB全精度补丁ControlNet-Union 补丁 int8model_patches/qwen_image_2.1_fun_controlnet_union_int8_convrot.safetensors≈3.5 GiB8-bit 补丁文本编码器 bf16text_encoders/qwen3vl_8b_bf16.safetensors≈16.3 GiB全精度文本编码器 int8text_encoders/qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors≈8.7 GiB8-bit 权重文本编码器 w4a8text_encoders/qwen3vl_8b_w4a8.safetensors≈5.9 GiB4-bit 权重 8-bit 激活提示增强器 t2i/i2itext_encoders/qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_t2i.int8_convrot.safetensors、text_encoders/qwen3.5_9b_qwen_image_2.1_pe_i2i.int8_convrot.safetensors各 ≈8.8 GiB可选组件VAEvae/qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors≈0.63 GiB全精度各档位本质bf16每个参数占 2 字节是官方参考精度int8_convrot把权重压到 1 字节体积几乎减半其中convrot是 ComfyUI 单文件打包时对旋转位置编码rotary做的转换处理与 int8 量化配套出现w4a8进一步把权重压到 4-bit、激活保持 8-bit体积只有 bf16 的三分之一强是 12G 显存卡的首选而GGUF走的是另一条路——用 K-Quants 块级量化Q4/Q5/Q6/Q8 档位把模型切块打包配合 GGUF 加载节点实现逐层按需加载本仓库并未直接提供 GGUF 文件社区版本如 Unsloth 系通常以本仓库的 bf16/int8 单文件为源头转换而来。一句话结论bf16 买画质int8 买显存w4a8 买能跑GGUF 买极限。二、真正的显存大头不在扩散模型很多人的第一直觉是7B 的扩散模型最占显存这个直觉在 Qwen-Image-2.1 上是错的。看上面的表文本编码器qwen3vl_8b_bf16单文件 16.3 GiB比扩散模型还大 3 GiB。原因在于它内置了视觉语言对齐能力VL 编码器要同时服务文生图T2I和图生图I2I两条链路是 Qwen-Image-2.1一个模型管生成和编辑架构的基础设施。算整栈账本权重合计不含推理期激活显存与 KV cache组合扩散模型文本编码器VAE权重合计全 bf1613.316.30.63≈30.2 GiBint8 int86.88.70.63≈16.1 GiBint8 w4a86.85.90.63≈13.3 GiBGGUF Q4 int8≈4~5社区档8.70.63≈14 GiB 内推理时还要给注意力计算、KV cache、采样中间量留出 30%~60% 的余量所以权重合计只是下限。社区实测也印证了这一规律6GB 显存的 GTX 1660 Ti 用 GGUF Q4 能跑通社区实战记录再换 int8 权重还能拿到约 2.28× 提速而 RTX 3090 这类 24G 卡则被社区普遍认定为画质与速度的甜点区。三、12G、24G、32G 显卡怎么配按真实显存预算推荐组合如下12G 档如 RTX 3060 12G / 4070——主打能跑且不糊扩散模型用int8_convrot6.8 GiB文本编码器用w4a85.9 GiB这是 12G 卡能否免 CPU 卸载的关键VAE 保持 bf16若想再压扩散模型可换社区 GGUF Q6/Q5分辨率建议控制在 1024~1536 区间24G 档RTX 3090 / 4090——性价比甜点区默认int8_convrot扩散模型 int8_convrot文本编码器2K2048×2048直出无压力画质优先可把扩散模型升到 bf1613.3 GiB编码器保持 int8靠 CPU 卸载兜底社区大量实测RTX 3090 单卡 2K 出图、生成编辑一体都集中在这一档资料最全32G 及以上档如 A6000 / 双卡 24G——解锁全精度全 bf16 三件套≈30.2 GiB任何优化都不做也能 2K 直出可额外加载 model_patches/qwen_image_2.1_fun_controlnet_union_bf16.safetensors 启用 ControlNet-Union姿态/线稿/深度等条件控制int8 版补丁3.5 GiB则为 24G 卡留了后路四、文本编码器与 VAE别在配角上翻车文本编码器是最容易选错的一环三条铁律T2I 和 I2I 共用qwen3vl_8b选 bf16 / int8_convrot / w4a8 其中一种即可不需要同时下多个也不存在图生图用另一个编码器的说法——这正是 2.1 相比旧版生成编辑一体的架构红利。qwen3.5_9b_*_pe_*是提示增强器不是必需的按 README.md 的说明这两个 9B 模型要配合TextGenerate节点做提示词扩写t2i 与 i2i 各一个。追求一键出图可以完全不下载省下 17.6 GiB 磁盘。量化对文本编码器的伤害远小于扩散模型编码器只产出条件表征不参与高频细节生成所以 12G 卡放心用 w4a8画质损失在观感上几乎不可见但显存直接省出近 3 GiB。VAE 反而是最不能省的组件qwen_image_2.1_vae_bf16只有 0.63 GiB任何显卡都放得下务必保持 bf16。Qwen-Image-2.1 的原生 RGBA 透明通道输出社区评测中无需抠图直接出透明图的核心卖点依赖 VAE 对 Alpha 通道的精确解码换成通用 VAE 或低精度 VAE 会让透明图质量明显劣化——省这 0.63 GiB 是最不划算的交易。五、一个适合多数人的黄金配置综合显存、画质、社区实测与部署成本给多数人24G 单卡、兼顾 2K 直出与编辑的推荐是 ComfyUI/models/ ├── diffusion_models/qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors ├── text_encoders/qwen3vl_8b_int8_convrot.safetensors ├── vae/qwen_image_2.1_vae_bf16.safetensors └── model_patches/qwen_image_2.1_fun_controlnet_union_int8_convrot.safetensors # 可选放置规则严格遵循 README.md 的目录约定扩散模型进diffusion_models/、ControlNet 补丁进model_patches/、编码器进text_encoders/、VAE 进vae/ComfyUI 才能正确识别。这个组合权重合计 ≈16.1 GiB24G 卡留有近 8 GiB 给激活与 KV cache2K 直出稳定若想进一步压到 13.3 GiB把编码器换成 w4a8 即可下放到 16G 卡。至于 GGUF请记住它的适用边界它是为 6~12G 显存准备的极限方案需要额外的 GGUF 加载节点与 K-Quants 支持且在 ComfyUI 中走的是补丁式加载而非原生单文件路径。显存够用的情况下优先选择本仓库的 int8/w4a8 官方打包版本兼容性与稳定性都更有保障。最后回到那张账本全 bf16 是 30.2 GiB 的豪华套餐int8 全家桶是 16.1 GiB 的标准套餐int8 w4a8 是 13.3 GiB 的经济套餐GGUF 是 6~12G 卡的极限套餐。下载前先看一眼自己的显存再对照本文的清单下单就能避免下了 30G 文件跑不动或为了省显存把画质白白砍半这两种最常见的翻车。【免费下载链接】Qwen-Image-2.1项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考