Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 9Bمفتوح
9B FLUX.2 klein tier — near-Pro quality on a single consumer GPU.
الذكاء
88.2 #28
AAQI 88.0
سرعة الإخراج
55 t/s
ITL 18.2 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.02 /1M
إدخال $0.02/M · إخراج $0.02/M
السياق
64K
≈ 160 صفحة A4 · أقصى إخراج 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Klein 9B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Best quality-per-GB in the FLUX.2 family
- Runs on RTX 3060-class hardware
- Open weights — fine-tune and self-host freely
ما يجب الانتباه له
- Still trails Dev/Pro on typography and faces
- Half the speed of the 4B klein tier
- 2K output ceiling
حالات استخدام قاتلة
Hobbyist & indie pipelines
Pro-adjacent images on consumer cards.
Fine-tuned niche styles
Small enough to iterate LoRAs overnight.
Local production tools
Self-hosted rendering for studios and agencies.
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-9b",
"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-9b",
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-9b",
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 9B — consumer-GPU diffusion
- 9B distilled transformer — the klein quality tier
- Fits 8GB VRAM at Q4
- Near-Pro prompt adherence on standard scenes
- Full LoRA fine-tuning support
تاريخ الإصدار
14 أكتوبر 2026
البنية
FLUX.2 Klein 9B — consumer-GPU diffusion
المعلمات
9B
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
64,000 tokens
أقصى إخراج
4,096 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.008 · كتابة $0.025 /1M
الاستدلال
—
سعر الإدخال
$0.02/M
سعر الإخراج
$0.02/M
سرعة الإخراج
55 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)
6 GB
الحد الأدنى لـ GPU
RTX 3060 8GB / any 8GB 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{llmpodium2026flux2klein9b,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of FLUX.2 Klein 9B},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/flux-2-klein-9b}
}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 9B استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.