Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 4BAbierto
Compact 4B FLUX.2 distilled for on-device and edge image generation.
Inteligencia
86.5 #38
AAQI 87.0
Velocidad de Salida
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
Precio combinado (3:1)
$0.01 /1M
Entrada $0.01/M · Salida $0.01/M
Contexto
32K
≈ 80 páginas A4 · salida máx. 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Klein 4B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Los ejes del radar se aproximan a partir de las puntuaciones de categoría cuando faltan mediciones directas — ver Metodología.
Fortalezas y compromisos
Donde gana
- 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
Puntos a vigilar
- Noticeably below Pro on fine detail and text
- Low-resolution ceiling vs. 32B tiers
- Struggles with long, complex prompts
Casos de uso clave
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.
Inicio rápido para desarrolladores y API
Define primero
HF_TOKEN — obtener una clave 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);Recursos y enlaces oficiales
Despliegue de API
Comparar hosts y latencia
Throughput, TTFT y precios de caché en Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock y Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Puntuaciones por Fuente
Puntuaciones por Categoría
Resultados de Benchmarks
Especificaciones en vivo y arquitectura
Bajo el capó
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
Fecha de Lanzamiento
14 oct 2026
Arquitectura
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
Parámetros
4B
Licencia
Open Weights
Ventana de Contexto
32,000 tokens
Salida máx.
4,096 tokens
Modalidades
text + image
Precios de caché
lectura $0.004 · escritura $0.0125 /1M
Razonamiento
—
Precio de Entrada
$0.01/M
Precio de Salida
$0.01/M
Velocidad de Salida
90 t/s
Tiempo al Primer Token
—
Datos actualizados
22 oct 2026
Hardware e inferencia local
Datos: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
3 GB
GPU mín.
Any 6GB GPU
Factura mensual estimada
Gasto mensual estimado
$0.00
Calculando ahorro vs GPT-4o…
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@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}
}Insertar insignia de puntuación
Añade una insignia de Podium Score en vivo a tu README de GitHub o Hugging Face — enlaza al ranking en vivo.
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Modelos alternativos
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