Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 4Bオープン
Compact 4B FLUX.2 distilled for on-device and edge image generation.
知能指数
86.5 #38
AAQI 87.0
出力速度
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.01 /1M
入力 $0.01/M · 出力 $0.01/M
コンテキスト
32K
約 80 枚のA4ページ · 最大出力 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Klein 4B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- 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
注意すべきトレードオフ
- Noticeably below Pro on fine detail and text
- Low-resolution ceiling vs. 32B tiers
- Struggles with long, complex prompts
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
HF_TOKEN を設定 — APIキーを取得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."}]
}'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);公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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
リリース日
2026年10月14日
アーキテクチャ
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
パラメータ数
4B
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
32,000 tokens
最大出力
4,096 tokens
モダリティ
text + image
キャッシュ料金
読み取り $0.004 · 書き込み $0.0125 /1M
推論
—
入力価格
$0.01/M
出力価格
$0.01/M
出力速度
90 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月22日
ハードウェアとローカル推論
データ:Convly AI(CC BY 4.0) ↗VRAM(4-bit Q4)
3 GB
最小 GPU
Any 6GB GPU
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
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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}
}スコアバッジを埋め込む
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代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく FLUX.2 Klein 4B の最適な代替モデル。