Black Forest Labs

FLUX.2 Klein 9BOuvert

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

#28publié le 14 oct. 2026·Open Weights·9B
textimage64K ctx
Fournisseurs APIExécuter le modèle →Classement
Intelligence
88.2 #28
AAQI 88.0
Vitesse Sortie
55 t/s
ITL 18.2 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$0.02 /1M
Entrée $0.02/M · Sortie $0.02/M
Contexte
64K
≈ 160 pages A4 · sortie max 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)

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

  • Best quality-per-GB in the FLUX.2 family
  • Runs on RTX 3060-class hardware
  • Open weights — fine-tune and self-host freely

Points de vigilance

  • Still trails Dev/Pro on typography and faces
  • Half the speed of the 4B klein tier
  • 2K output ceiling

Cas d'usage clés

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.

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-9b",
    "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 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
Date de Sortie
14 oct. 2026
Architecture
FLUX.2 Klein 9B — consumer-GPU diffusion
Paramètres
9B
Licence
Open Weights
Fenêtre de Contexte
64,000 tokens
Sortie max
4,096 tokens
Modalités
text + image
Tarifs du cache
lecture $0.008 · écriture $0.025 /1M
Raisonnement
—
Prix Entrée
$0.02/M
Prix Sortie
$0.02/M
Vitesse Sortie
55 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)
6 GB
GPU min.
RTX 3060 8GB / any 8GB 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{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}
}

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 9B LLMPodium Score
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HTML
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