Black Forest Labs

FLUX.2 Klein 4BOffen

Compact 4B FLUX.2 distilled for on-device and edge image generation.

#38veröffentlicht 14. Okt. 2026·Open Weights·4B
textimage32K ctx
API-AnbieterModell ausführen →Rangliste
Intelligenz
86.5 #38
AAQI 87.0
Ausgabegeschwindigkeit
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$0.01 /1M
Input $0.01/M · Output $0.01/M
Kontext
32K
≈ 80 A4-Seiten · max. Output 4,096

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

FLUX.2 Klein 4B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (15)Mathematics (15)Hard Science (GPQA) (25)Agentic & Tool Use (18)Knowledge (MMLU) (42)Vision / Multimodal (90)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

Stärken & Trade-offs

Wo das Modell gewinnt

  • 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

Worauf achten

  • Noticeably below Pro on fine detail and text
  • Low-resolution ceiling vs. 32B tiers
  • Struggles with long, complex prompts

Killer-Anwendungsfälle

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.

Developer-Quickstart & API

Setzen Sie zuerst HF_TOKEN — API-Schlüssel holen
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-4b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

Offizielle Ressourcen & Links

API-Bereitstellung

Hosts & Latenz vergleichen

Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Anbieter-Matrix ansehen →

Ergebnisse nach Quelle

Live-Spezifikationen & Architektur

Unter der Haube
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
Veröffentlichungsdatum
14. Okt. 2026
Architektur
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
Parameter
4B
Lizenz
Open Weights
Kontextfenster
32,000 tokens
Max. Ausgabe
4,096 tokens
Modalitäten
text + image
Cache-Preise
Lesen $0.004 · Schreiben $0.0125 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$0.01/M
Ausgabepreis
$0.01/M
Ausgabegeschwindigkeit
90 t/s
Zeit bis zum ersten Token
—
Daten aktualisiert
22. Okt. 2026
Hardware & lokale Inferenz
Daten: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
VRAM (4-bit Q4)
3 GB
Min. GPU
Any 6GB GPU

Geschätzte Monatsrechnung

Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

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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}
}

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FLUX.2 Klein 4B LLMPodium Score
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