Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 4Bمفتوح
Compact 4B FLUX.2 distilled for on-device and edge image generation.
الذكاء
86.5 #38
AAQI 87.0
سرعة الإخراج
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.01 /1M
إدخال $0.01/M · إخراج $0.01/M
السياق
32K
≈ 80 صفحة A4 · أقصى إخراج 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Klein 4B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Runs fully on-device — no network, no fees
- ~6GB VRAM at Q4 — fits entry GPUs
- Fastest FLUX.2 tier at 90 img/s-class throughput
ما يجب الانتباه له
- Noticeably below Pro on fine detail and text
- Low-resolution ceiling vs. 32B tiers
- Struggles with long, complex prompts
حالات استخدام قاتلة
On-device apps
Offline image generation inside mobile/desktop apps.
Edge & IoT rendering
Local synthesis on embedded hardware.
Drafting loops
Cheap instant previews before a Pro render.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
HF_TOKEN أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://router.huggingface.co/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/FLUX.2-klein-4b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://router.huggingface.co/v1",
api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="black-forest-labs/FLUX.2-klein-4b",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://router.huggingface.co/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.HF_TOKEN}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "black-forest-labs/FLUX.2-klein-4b",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
- 4B distilled transformer — runs on phones and laptops
- Sub-second generation at 512–1024px
- Same prompt interface as Pro/Dev tiers
- Weights optimized for 6GB memory footprints
تاريخ الإصدار
14 أكتوبر 2026
البنية
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
المعلمات
4B
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
32,000 tokens
أقصى إخراج
4,096 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.004 · كتابة $0.0125 /1M
الاستدلال
—
سعر الإدخال
$0.01/M
سعر الإخراج
$0.01/M
سرعة الإخراج
90 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
22 أكتوبر 2026
الأجهزة والاستدلال المحلي
البيانات: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
3 GB
الحد الأدنى لـ GPU
Any 6GB GPU
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026flux2klein4b,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of FLUX.2 Klein 4B},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/flux-2-klein-4b}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Black Forest Labs
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ FLUX.2 Klein 4B استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.