Black Forest Labs
FLUX.2 Klein 4Bโอเพ่นซอร์ส
Compact 4B FLUX.2 distilled for on-device and edge image generation.
ดัชนีปัญญา
86.5 #38
AAQI 87.0
ความเร็วขาออก
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.01 /1M
ขาเข้า $0.01/M · ขาออก $0.01/M
บริบท
32K
≈ 80 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
FLUX.2 Klein 4B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- 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
สิ่งที่ต้องระวัง
- Noticeably below Pro on fine detail and text
- Low-resolution ceiling vs. 32B tiers
- Struggles with long, complex prompts
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
HF_TOKEN ก่อน — รับคีย์ 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);ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
14 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
FLUX.2 Klein 4B — distilled on-device diffusion
พารามิเตอร์
4B
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
32,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
4,096 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.004 · เขียน $0.0125 /1M
การให้เหตุผล
—
ราคาขาเข้า
$0.01/M
ราคาขาออก
$0.01/M
ความเร็วขาออก
90 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
22 ต.ค. 2569
ฮาร์ดแวร์และการอนุมานในเครื่อง
ข้อมูล: Convly AI (CC BY 4.0) ↗VRAM (4-bit Q4)
3 GB
GPU ขั้นต่ำ
Any 6GB GPU
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย 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}
}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 Klein 4B โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก