Black Forest Labs

FLUX.2 Klein 4BAperto

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

#38rilasciato il 14 ott 2026·Open Weights·4B
textimage32K ctx
Provider APIEsegui modello →Classifica
Intelligenza
86.5 #38
AAQI 87.0
Velocità Uscita
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
Prezzo combinato (3:1)
$0.01 /1M
Input $0.01/M · Output $0.01/M
Contesto
32K
≈ 80 pagine A4 · output 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)

Gli assi radar sono approssimati dai punteggi di categoria dove mancano misurazioni dirette — vedi Metodologia.

Punti di forza e compromessi

Dove vince

  • 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

A cosa fare attenzione

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

Casi d'uso killer

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.

Quickstart per sviluppatori e API

Imposta prima HF_TOKEN — ottieni una chiave 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."}]
  }'

Risorse e link ufficiali

Deployment API

Confronta host e latenza

Throughput, TTFT e prezzi cache su Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Vedi matrice provider →

Punteggi per Fonte

Specifiche live e architettura

Sotto il cofano
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
Data di Rilascio
14 ott 2026
Architettura
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
Parametri
4B
Licenza
Open Weights
Finestra di Contesto
32,000 tokens
Output max
4,096 tokens
Modalità
text + image
Prezzi cache
lettura $0.004 · scrittura $0.0125 /1M
Ragionamento
—
Prezzo Ingresso
$0.01/M
Prezzo Uscita
$0.01/M
Velocità Uscita
90 t/s
Tempo al Primo Token
—
Dati aggiornati
22 ott 2026
Hardware e inferenza locale
Dati: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
VRAM (4-bit Q4)
3 GB
GPU min.
Any 6GB GPU

Stima bolletta mensile

Spesa mensile stimata
$0.00
Calcolo risparmio vs GPT-4o…

Cita e incorpora

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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}
}

Incorpora il badge del punteggio

Aggiungi un badge Podium Score live al tuo README su GitHub o Hugging Face — rimanda alla classifica live.

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FLUX.2 Klein 4B LLMPodium Score
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