Black Forest Labs

FLUX.2 Klein 4BAberto

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

#38lançado 14 de out. de 2026·Open Weights·4B
textimage32K ctx
Provedores de APIExecutar modelo →Ranking
Inteligência
86.5 #38
AAQI 87.0
Velocidade de saída
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$0.01 /1M
Entrada $0.01/M · Saída $0.01/M
Contexto
32K
≈ 80 páginas A4 · saída máx. 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)

Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.

Pontos fortes e trade-offs

Onde vence

  • 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

Pontos de atenção

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

Casos de uso matadores

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 do desenvolvedor e API

Defina primeiro HF_TOKEN — obter uma chave de 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."}]
  }'

Recursos e links oficiais

Implantação de API

Comparar hosts e latência

Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ver matriz de provedores →

Pontuações por fonte

Especificações ao vivo e arquitetura

Por baixo do capô
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 de lançamento
14 de out. de 2026
Arquitetura
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
Parâmetros
4B
Licença
Open Weights
Janela de contexto
32,000 tokens
Saída máx.
4,096 tokens
Modalidades
text + image
Preços de cache
leitura $0.004 · escrita $0.0125 /1M
Raciocínio
—
Preço de entrada
$0.01/M
Preço de saída
$0.01/M
Velocidade de saída
90 t/s
Tempo até o primeiro token
—
Dados atualizados
22 de out. de 2026
Hardware e inferência local
Dados: Convly AI (CC BY 4.0) ↗
VRAM (4-bit Q4)
3 GB
GPU mín.
Any 6GB GPU

Fatura mensal estimada

Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia vs GPT-4o…

Citar e incorporar

Badge de Markdown do GitHub
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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}
}

Incorporar selo de pontuação

Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.

Pré-visualização
FLUX.2 Klein 4B LLMPodium Score
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