Black Forest Labs

FLUX.2 Klein 9Bمفتوح

9B FLUX.2 klein tier — near-Pro quality on a single consumer GPU.

#28صدر 14 أكتوبر 2026·Open Weights·9B
textimage64K ctx
مزودو APIشغّل النموذج ←الترتيب
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)
Coding (15)Mathematics (15)Hard Science (GPQA) (32)Agentic & Tool Use (22)Knowledge (MMLU) (50)Vision / Multimodal (94)

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 API
curl 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."}]
  }'

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
عرض مصفوفة المزودين →

الدرجات حسب المصدر

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
FLUX.2 Klein 9B LLMPodium Score
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.

0 / 4