Black Forest Labs
FLUX.2 Devโอเพ่นซอร์ส
Open-weight FLUX.2 tier for self-hosting, fine-tuning and LoRA workflows.
ดัชนีปัญญา
90.4 #15
AAQI 90.0
ความเร็วขาออก
28 t/s
ITL 35.7 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.03 /1M
ขาเข้า $0.03/M · ขาออก $0.03/M
บริบท
128K
≈ 320 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Dev
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- Near-Pro image quality you can self-host
- Fits an RTX 4090 at Q4 — no datacenter needed
- Thriving LoRA/fine-tune ecosystem
- ~3× cheaper than Pro on hosted APIs
สิ่งที่ต้องระวัง
- Slightly below Pro on hard prompts
- Non-commercial terms on some deployments
- No 4K output in the open checkpoint
กรณีใช้งานเด็ด
Self-hosted generation
Own the image stack — no per-image API fees.
Fine-tuned brand styles
LoRA adapters for house styles and characters.
Offline pipelines
Air-gapped rendering for sensitive assets.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
BFL_API_KEY ก่อน — รับคีย์ APIcurl -X POST "https://api.bfl.ml/v1/flux-2-dev" \
-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-dev",
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-dev", {
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.
ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
การแข่งขันสดแบบตัวต่อตัว
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
FLUX.2 Dev — 32B open rectified-flow transformer
- Same architecture as Pro, released under open weights
- Runs on a single 24GB GPU at Q4
- LoRA / DreamBooth fine-tuning supported
- Non-commercial-friendly open license
วันที่เปิดตัว
14 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
FLUX.2 Dev — 32B open rectified-flow transformer
พารามิเตอร์
32B
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
128,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
4,096 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.01 · เขียน $0.03 /1M
การให้เหตุผล
—
ราคาขาเข้า
$0.03/M
ราคาขาออก
$0.03/M
ความเร็วขาออก
28 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
22 ต.ค. 2569
ฮาร์ดแวร์และการอนุมานในเครื่อง
ข้อมูล: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
20 GB
GPU ขั้นต่ำ
RTX 4090 24GB / RTX 5090 32GB
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย GitHub Markdown
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026flux2dev,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of FLUX.2 Dev},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/flux-2-dev}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Black Forest Labs
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ FLUX.2 Dev โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก