FLUX.2 Pro
Black Forest Labs’ flagship image model — SOTA photorealism, typography and multi-reference composition.
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.
Сильные стороны и компромиссы
Где модель выигрывает
- #1 image-arena tier — SOTA photorealism
- Sharpest text rendering in the image category
- Multi-reference consistent composition
- Production API with predictable per-image pricing
На что обратить внимание
- Image-only — no text reasoning or chat
- Premium per-image price vs. dev/klein tiers
- Closed weights — no self-hosting
Киллер-сценарии
Быстрый старт для разработчика и API
BFL_API_KEY — получить ключ APIcurl -X POST "https://api.bfl.ml/v1/flux-2-pro" \
-H "x-key: $BFL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "Isometric render of a neon data center, sharp typography",
"width": 1024,
"height": 1024
}'import os, requests
resp = requests.post(
"https://api.bfl.ml/v1/flux-2-pro",
headers={"x-key": os.environ["BFL_API_KEY"]},
json={
"prompt": "Isometric render of a neon data center, sharp typography",
"width": 1024,
"height": 1024,
},
)
print(resp.json()["polling_url"]) # poll until status == "Ready"const res = await fetch("https://api.bfl.ml/v1/flux-2-pro", {
method: "POST",
headers: { "x-key": process.env.BFL_API_KEY, "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
prompt: "Isometric render of a neon data center, sharp typography",
width: 1024,
height: 1024,
}),
});
console.log((await res.json()).polling_url); // poll until status === "Ready"Async image API — the response returns a polling_url; poll it until status is Ready.
Официальные ресурсы и ссылки
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
Оценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Очные live-сравнения
Живые характеристики и архитектура
- Top FLUX.2 serving tier — maximum prompt fidelity
- Best-in-class typography and small-text rendering
- Multi-reference composition for consistent characters/products
- Output up to 4K with hex-color and material controls
Оценка ежемесячного счёта
Цитирование и вставка
Loading badge markdown...@misc{llmpodium2026flux2pro,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of FLUX.2 Pro},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/flux-2-pro}
}Бейдж оценки для README
Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.
Loading badge snippet...Loading badge snippet...Ещё от Black Forest Labs
Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для FLUX.2 Pro по возможностям, цене и бенчмаркам.