Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 4BОткрытая
Compact 4B FLUX.2 distilled for on-device and edge image generation.
Интеллект
86.5 #38
AAQI 87.0
Скорость вывода
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.01 /1M
Вход $0.01/M · Выход $0.01/M
Контекст
32K
≈ 80 стр. A4 · макс. выход 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Klein 4B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.
Сильные стороны и компромиссы
Где модель выигрывает
- 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
На что обратить внимание
- Noticeably below Pro on fine detail and text
- Low-resolution ceiling vs. 32B tiers
- Struggles with long, complex prompts
Киллер-сценарии
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.
Быстрый старт для разработчика и API
Сначала задайте
HF_TOKEN — получить ключ 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-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);Официальные ресурсы и ссылки
Развёртывание API
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Оценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Живые характеристики и архитектура
Под капотом
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
Дата выпуска
14 окт. 2026 г.
Архитектура
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
Параметры
4B
Лицензия
Open Weights
Контекстное окно
32,000 tokens
Макс. вывод
4,096 tokens
Модальности
text + image
Цены кэша
чтение $0.004 · запись $0.0125 /1M
Рассуждение
—
Цена ввода
$0.01/M
Цена вывода
$0.01/M
Скорость вывода
90 t/s
Время до первого токена
—
Данные обновлены
22 окт. 2026 г.
Железо и локальный инференс
Данные: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
3 GB
Мин. GPU
Any 6GB GPU
Оценка ежемесячного счёта
Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…
Цитирование и вставка
Бейдж GitHub Markdown
Loading badge markdown...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}
}Бейдж оценки для README
Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.
Превью
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Ещё от Black Forest Labs
Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для FLUX.2 Klein 4B по возможностям, цене и бенчмаркам.