Black Forest Labs FLUX.2 Klein

Die Klein-Familie besteht aus vier Hauptvarianten. Das Flaggschiffmodell 9B verwendet ein 9-Milliarden-Parameter-Flow-Modell in Kombination mit einem 8-Milliarden-Parameter-Qwen3-Text-Embedder, destilliert auf vier Inferenzschritte. Diese Konfiguration generiert oder bearbeitet Bilder in etwa 0,5 Sekunden auf moderner Hardware.

Die 4B-Variante läuft auf Consumer-GPUs wie der RTX 3090 oder 4070 und benötigt etwa 13 GB VRAM. Dieses Modell wurde unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht, die die kommerzielle Nutzung und Modifikation erlaubt.

Basisversionen der Modelle 9B und 4B sind ebenfalls verfügbar. Diese nicht destillierten Varianten behalten das vollständige Trainingssignal bei, wodurch sie sich für Feinabstimmungen und benutzerdefinierte Implementierungen eignen, bei denen Flexibilität wichtiger ist als Geschwindigkeit.

Einheitliche Funktionen

Im Gegensatz zu vielen Konkurrenzmodellen integriert Klein die Text-zu-Bild-Generierung, die Bearbeitung einzelner Referenzen und die Generierung mehrerer Referenzen in einer einzigen Architektur. Benutzer können mehrere Eingabebilder kombinieren, Konzepte mischen und Kompositionen iterieren, ohne zwischen verschiedenen Spezialmodellen wechseln zu müssen.

Das Unternehmen hat sich mit NVIDIA zusammengetan, um quantisierte Versionen in den Formaten FP8 und NVFP4 zu veröffentlichen. Laut Benchmarks auf RTX 5080/5090-GPUs bietet die FP8-Quantisierung eine bis zu 1,6-mal schnellere Inferenz bei 40 % weniger VRAM-Verbrauch, während NVFP4 eine bis zu 2,7-mal höhere Geschwindigkeit bei 55 % weniger VRAM-Verbrauch liefert.

Leistungsvergleiche

Laut den internen Elo-Bewertungen von Black Forest Labs erreicht oder übertrifft Klein die Qualität von Modellen, die fünfmal so groß sind, und arbeitet dabei mit deutlich geringerer Latenz und geringeren Speicheranforderungen. Das Unternehmen positioniert das Modell als konkurrenzfähig zu den jüngsten Veröffentlichungen von Qwen und Z-Image im Bereich Text-zu-Bild- und Bearbeitungsaufgaben.

Laut der Dokumentation des Unternehmens opfern die Basisvarianten etwas Inferenzgeschwindigkeit zugunsten einer höheren Ausgabevielfalt und Flexibilität bei der Feinabstimmung.

Lizenzierung und Verfügbarkeit

Die 4B-Varianten sind unter Apache 2.0 verfügbar und ermöglichen eine uneingeschränkte kommerzielle Nutzung. Die 9B-Modelle verwenden die FLUX Non-Commercial License (ehemals FLUX [dev] Non-Commercial License), die kommerzielle Anwendungen ohne separate Vereinbarung einschränkt.

Alle Modellgewichte können über die API des Unternehmens abgerufen oder für die lokale Bereitstellung heruntergeladen werden. Die Modelle sind auf Hugging Face verfügbar, wobei sowohl für die 9B- als auch für die 4B-Varianten Demonstrationsbereiche bereitgestellt werden.

Entwicklungskontext

Die Veröffentlichung erfolgt vor dem Hintergrund einer steigenden Nachfrage nach KI-Systemen, die visuelle Inhalte in Echtzeit für Anwendungen wie Design-Tools, Plattformen zur Erstellung von Inhalten und agentenbasierte KI-Systeme generieren können. Das Unternehmen positioniert Klein als Infrastruktur für das, was es als „interaktive visuelle Intelligenz” bezeichnet.

Black Forest Labs, bekannt für seine früheren FLUX-Modellveröffentlichungen, hat die technische Dokumentation und die GitHub-Repositorys öffentlich zugänglich gemacht. Das Unternehmen verfügt über die ISO 27001-Zertifizierung für seine Betriebsabläufe.

The Klein family consists of four main variants. The 9B flagship model uses a 9 billion parameter flow model paired with an 8 billion parameter Qwen3 text embedder, distilled to four inference steps. This configuration generates or edits images in approximately 0.5 seconds on modern hardware.

The 4B variant runs on consumer GPUs such as the RTX 3090 or 4070, requiring around 13GB VRAM. This model has been released under the Apache 2.0 license, allowing commercial use and modification.

Base versions of both the 9B and 4B models are also available. These undistilled variants retain the complete training signal, making them suitable for fine-tuning and custom implementations where flexibility matters more than speed.

Unified Capabilities

Unlike many competing models, Klein integrates text-to-image generation, single-reference editing, and multi-reference generation in a single architecture. Users can combine multiple input images, blend concepts, and iterate on compositions without switching between different specialized models.

The company has partnered with NVIDIA to release quantized versions in FP8 and NVFP4 formats. According to benchmarks on RTX 5080/5090 GPUs, FP8 quantization provides up to 1.6x faster inference with 40% less VRAM usage, while NVFP4 delivers up to 2.7x speedup with 55% VRAM reduction.

Performance Comparisons

According to Black Forest Labs‘ internal Elo ratings, Klein matches or exceeds the quality of models five times its size while operating at substantially lower latency and memory requirements. The company positions the model as competitive with recent releases from Qwen and Z-Image across text-to-image and editing tasks.

The base variants sacrifice some inference speed in exchange for higher output diversity and fine-tuning flexibility, according to the company’s documentation.

Licensing and Availability

The 4B variants are available under Apache 2.0, allowing unrestricted commercial use. The 9B models use the FLUX Non-Commercial License (formerly FLUX [dev] Non-Commercial License), restricting commercial applications without a separate agreement.

All model weights can be accessed through the company’s API or downloaded for local deployment. The models are available on Hugging Face, with demonstration spaces provided for both the 9B and 4B variants.

Development Context

The release comes as demand grows for AI systems that can generate visual content in real-time for applications including design tools, content creation platforms, and agentic AI systems. The company frames Klein as infrastructure for what it calls „interactive visual intelligence.“

Black Forest Labs, known for its previous FLUX model releases, has made the technical documentation and GitHub repositories publicly available. The company maintains ISO 27001 certification for its operations.