WeVisOne-VL

WeVisOne-VL

把腾讯的 WeVisOne-VL 模型文件重新打包给 ComfyUI 使用，有 4B 和 2B 两种尺寸，各有 BF16 和 int8 版本。适合需要把文件放进文本编码器文件夹的 ComfyUI 用户。

由 Comfy-Org 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这里的 WeVisOne-VL 是 Comfy-Org 为 ComfyUI 重新打包的一组模型文件。文件来自腾讯的 WeVisOne-VL，模型卡把读者指向原始模型页面了解模型本身。它列出了 4B 和 2B 两种尺寸，各有 BF16 和 int8 版本。

适合谁：适合需要把 WeVisOne-VL 文件变成 ComfyUI 能读取的形式的 ComfyUI 用户。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
图像工作流 | ComfyUI 用户 | 把文件放到 ComfyUI 查找文本编码器的位置 | 读取这四个文件之一的工作流
研究 | 模型测试者 | 比较 2B 和 4B 文件 | BF16 和 int8 版本的并排对比
工具 | 工作流搭建者 | 用正确的文件准备好 ComfyUI 安装 | 把每个文件放到位的设置脚本

不用 ComfyUI 的人可以跳过它，因为这些文件是为那个工具打包的。

用在哪里：

• ComfyUI，放在它 models 文件夹里的文本编码器目录
• Windows、macOS 或 Linux，你可以用 Python 下载文件

用途 | 谁用 | 得到什么
安装文件 | ComfyUI 用户 | 放进正确文件夹的四个 safetensors 文件
选尺寸 | 工作流搭建者 | 在 4B 和 2B 文件之间选择
选精度 | 测试者 | 在 BF16 和 int8 文件之间选择

如何设置：

你需要先准备：

• Python 和 huggingface_hub 包
• 你电脑上已安装的 ComfyUI

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 把你要的文件复制到 ComfyUI 的 models 文件夹里的文本编码器文件夹。

pip install -U huggingface_hub
hf download Comfy-Org/WeVisOne-VL

如何使用：文件放好后，启动 ComfyUI，在工作流要求文本编码器文件的地方选其中一个。模型卡没有给出自己的工作流，所以请阅读原始模型页面，了解 WeVisOne-VL 应该怎么用。

示例：你把 4B 的 BF16 文件复制到文本编码器文件夹，然后重启 ComfyUI。ComfyUI 随后可以在该文件夹里找到这个文件。模型在你的工作流里做什么，取决于原版 WeVisOne-VL，而这张模型卡没有描述。

新手与专家：重新打包的意思是同一个模型，换成工具可以直接加载的布局保存。第一步可以下载一个文件放进文件夹，然后重启 ComfyUI。

对专家来说，从文件名看，每种尺寸都有一个 BF16 版本和一个名为 convrot 的 int8 版本。模型卡没有说 int8 文件是怎么做出来的。Hugging Face 把 WeVisOne-VL-2B 列为基础模型，而模型卡链接的是 4B 原版，所以请确认你需要哪一个。

下载仓库文件
选一个尺寸和一种精度
把文件复制到 ComfyUI 的文本编码器文件夹
重启 ComfyUI
在工作流里使用这个文件

注意事项：

• 文件：四个 safetensors 文件，4B 和 2B 每种尺寸各有一个 BF16 和一个 int8 版本
• 基础：Hugging Face 列出的是 WeVisOne-VL-2B，模型卡链接的是 4B 原版
• License: apache-2.0
• Cost to run: 没有提到，不需要 API 密钥或账号
• Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载模型文件，这些文件放在你的 ComfyUI 文件夹里
• Not for: 在 ComfyUI 之外使用，模型卡说这些文件是为它重新打包的

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 最近 30 天下载：0
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• 许可证：apache-2.0
• 基于：tencent/WeVisOne-VL-2B
• 标签：comfyui

链接

• 模型：https://huggingface.co/Comfy-Org/WeVisOne-VL
• 文件：https://huggingface.co/Comfy-Org/WeVisOne-VL/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download Comfy-Org/WeVisOne-VL

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。