Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 9BOuvert
9B FLUX.2 klein tier — near-Pro quality on a single consumer GPU.
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)
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 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-9b",
"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-9b",
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-9b",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);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
Scores par Source
Scores par Catégorie
Résultats de Benchmarks
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
Loading badge markdown...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.
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Modèles alternatifs
Meilleures alternatives à FLUX.2 Klein 9B selon les capacités, le prix et les benchmarks.