Black Forest Labs

FLUX.2 Klein 9B开源

9B FLUX.2 klein tier — near-Pro quality on a single consumer GPU.

#28发布于 2026年10月14日·Open Weights·9B
textimage64K ctx
智商指数
88.2 #28
AAQI 88.0
输出速度
55 t/s
ITL 18.2 ms/tok
混合价格 (3:1)
$0.02 /1M
输入 $0.02/M · 输出 $0.02/M
上下文
64K
≈ 160 页 A4 · 最大输出 4,096

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

FLUX.2 Klein 9B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (15)Mathematics (15)Hard Science (GPQA) (32)Agentic & Tool Use (22)Knowledge (MMLU) (50)Vision / Multimodal (94)

缺少直接基准测量时,雷达图各轴由类别得分近似得出 — 详见 评分方法。

优势与取舍

优势所在

  • Best quality-per-GB in the FLUX.2 family
  • Runs on RTX 3060-class hardware
  • Open weights — fine-tune and self-host freely

需要注意的权衡

  • Still trails Dev/Pro on typography and faces
  • Half the speed of the 4B klein tier
  • 2K output ceiling

杀手级用例

Hobbyist & indie pipelines
Pro-adjacent images on consumer cards.
Fine-tuned niche styles
Small enough to iterate LoRAs overnight.
Local production tools
Self-hosted rendering for studios and agencies.

开发者快速上手与 API

请先设置 HF_TOKEN — 获取 API 密钥
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-9b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
  }'

官方资源与链接

API 部署

对比托管商与延迟

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock 与 Azure 的吞吐量、TTFT 和缓存定价。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
查看提供商矩阵 →

各榜单得分

实时规格与架构

底层解析
FLUX.2 Klein 9B — consumer-GPU diffusion
  • 9B distilled transformer — the klein quality tier
  • Fits 8GB VRAM at Q4
  • Near-Pro prompt adherence on standard scenes
  • Full LoRA fine-tuning support
发布日期
2026年10月14日
架构
FLUX.2 Klein 9B — consumer-GPU diffusion
参数量
9B
开源协议
Open Weights
上下文窗口
64,000 tokens
最大输出
4,096 tokens
模态
text + image
缓存价格
读 $0.008 · 写 $0.025 /1M
推理
—
输入价格
$0.02/M
输出价格
$0.02/M
输出速度
55 t/s
首Token延迟
—
数据更新
2026年10月22日
VRAM(4-bit Q4)
6 GB
最低 GPU
RTX 3060 8GB / any 8GB GPU

每月账单预估

每月预估支出
$0.00
正在计算相对 GPT-4o 的节省额…

引用与嵌入

GitHub Markdown 徽章
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BibTeX
@misc{llmpodium2026flux2klein9b,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of FLUX.2 Klein 9B},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/flux-2-klein-9b}
}

嵌入评分徽章

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预览
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