Black Forest Labs

FLUX.2 Klein 4BOuvert

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

#38publié le 14 oct. 2026·Open Weights·4B
textimage32K ctx
Fournisseurs APIExécuter le modèle →Classement
Intelligence
86.5 #38
AAQI 87.0
Vitesse Sortie
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.01 /1M
Entrée $0.01/M · Sortie $0.01/M
Contexte
32K
≈ 80 pages A4 · sortie max 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)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Points forts & compromis

Là où il gagne

  • 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

Points de vigilance

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

Cas d'usage clés

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.

Démarrage rapide développeur & API

Définissez d’abord HF_TOKEN — obtenir une clé 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-4b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

Ressources & liens officiels

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Specs en direct & architecture

Sous le capot
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
Date de Sortie
14 oct. 2026
Architecture
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
Paramètres
4B
Licence
Open Weights
Fenêtre de Contexte
32,000 tokens
Sortie max
4,096 tokens
Modalités
text + image
Tarifs du cache
lecture $0.004 · écriture $0.0125 /1M
Raisonnement
—
Prix Entrée
$0.01/M
Prix Sortie
$0.01/M
Vitesse Sortie
90 t/s
Temps au Premier Token
—
Données mises à jour
22 oct. 2026
Matériel et inférence locale
Données : Convly AI (CC BY 4.0) ↗
VRAM (4-bit Q4)
3 GB
GPU min.
Any 6GB GPU

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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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}
}

Intégrer le badge de score

Ajoutez un badge Podium Score en direct à votre README GitHub ou Hugging Face — il renvoie vers le classement en direct.

Aperçu
FLUX.2 Klein 4B LLMPodium Score
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