Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 4Bওপেন
Compact 4B FLUX.2 distilled for on-device and edge image generation.
বুদ্ধিমত্তা
86.5 #38
AAQI 87.0
আউটপুট গতি
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$0.01 /1M
ইনপুট $0.01/M · আউটপুট $0.01/M
কনটেক্সট
32K
≈ 80টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Klein 4B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- 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
যেগুলো খেয়াল রাখতে হবে
- Noticeably below Pro on fine detail and text
- Low-resolution ceiling vs. 32B tiers
- Struggles with long, complex prompts
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
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.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
HF_TOKEN সেট করুন — API কী নিনcurl 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);অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
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
প্রকাশের তারিখ
১৪ অক্টো, ২০২৬
আর্কিটেকচার
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
প্যারামিটার
4B
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
32,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
4,096 tokens
মডালিটি
text + image
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.004 · রাইট $0.0125 /1M
রিজনিং
—
ইনপুট দাম
$0.01/M
আউটপুট দাম
$0.01/M
আউটপুট গতি
90 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
—
ডেটা আপডেট
২২ অক্টো, ২০২৬
হার্ডওয়্যার ও লোকাল ইনফারেন্স
ডেটা: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
3 GB
ন্যূনতম GPU
Any 6GB GPU
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
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}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Black Forest Labs-এর আরও মডেল
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে FLUX.2 Klein 4B-এর নিকটতম বিকল্প।