Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 4Bओपन
Compact 4B FLUX.2 distilled for on-device and edge image generation.
बुद्धिमत्ता
86.5 #38
AAQI 87.0
आउटपुट गति
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.01 /1M
इनपुट $0.01/M · आउटपुट $0.01/M
कॉन्टेक्स्ट
32K
≈ 80 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Klein 4B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
ध्यान देने योग्य बातें
- Noticeably below Pro on fine detail and text
- Low-resolution ceiling vs. 32B tiers
- Struggles with long, complex prompts
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
HF_TOKEN सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
14 अक्टू॰ 2026
आर्किटेक्चर
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
पैरामीटर
4B
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
32,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
4,096 tokens
मोडैलिटी
text + image
कैश मूल्य
रीड $0.004 · राइट $0.0125 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.01/M
आउटपुट कीमत
$0.01/M
आउटपुट गति
90 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
22 अक्टू॰ 2026
हार्डवेयर और लोकल इन्फरेंस
डेटा: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
3 GB
न्यूनतम GPU
Any 6GB GPU
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
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पूर्वावलोकन
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर FLUX.2 Klein 4B के निकटतम विकल्प।