FLUX 3 Image Klein: Seberapa Besar Bobot 5,6B Parameter di Disk Anda

FLUX 3 Image Klein adalah anggota berbobot terbuka dari keluarga FLUX 3 Image milik Black Forest Labs, diterbitkan pada 15 Oktober 2026 dengan 5,6B parameter, dengan bobot yang dapat diunduh dan endpoint berbayar per pemakaian pada hari yang sama. Angka dalam judul menghitung transformer gambar saja dan tidak yang lain. Text encoder — Qwen3-VL-4B-Instruct — adalah unduhan terpisah, autoencoder gambar menjadi unduhan ketiga, dan kombinasi terkecil dari ketiganya yang benar-benar berjalan mencapai sekitar 10,5 GB. Ambil versi BF16 dari tiga berkas yang sama dan Anda berada di kisaran 20 GB. Ikuti pipeline default dari implementasi referensi itu sendiri, yang menjalankan prompt upsampler sebelum setiap generasi, dan totalnya melewati 39 GB di disk.

Tidak ada dari semua itu yang bertentangan dengan klaim vendor bahwa FLUX 3 Image Klein berjalan di satu GPU konsumen, karena klaim itu tidak pernah tentang ukuran file. Klaim itu tentang VRAM saat inferensi, dalam build terkuantisasi, dengan bobot dimuat satu tensor pada satu waktu. Tetapi “5.6B parameter dan berjalan di satu GPU konsumen” memadatkan tiga angka terpisah — jumlah parameter, unduhan, dan memori residen — ke dalam satu frasa, dan siapa pun yang merencanakan deployment membutuhkan ketiganya. Inilah wujud sebenarnya dari masing-masing angka itu, dari dokumentasi BFL sendiri dan Hugging Face API, ketika model baru berusia sehari dan belum ada pihak independen yang mengukurnya.

Apa yang dirilis pada 15 Oktober

Klein adalah rilis kedua dengan bobot terbuka dari keluarga FLUX 3, setelah FLUX 3 Action pada September. Tulisan peluncurannya berjudul FLUX 3 Image Klein: bobot terbuka, 5,6 miliar parameter, dan yang dijabarkannya adalah rilis yang cukup lengkap, bukan sekadar dump checkpoint:

• Dua checkpoint, keduanya 5.6B. Klein Base tidak didistilasi, berjalan 50 langkah pada guidance 3.5, dan hadir untuk fine-tuning, pelatihan LoRA, dan riset. Klein didistilasi langkah menjadi 16 langkah tanpa guidance dan merupakan checkpoint di balik BFL API.

• Tiga format kuantisasi. Varian FP8 dan NVFP4 tersedia bersama transformer BF16 di repositori utama, dengan build INT8 yang dikembangkan dengan dukungan NVIDIA. Pengemasan ulang ComfyUI menambahkan versi INT8 untuk transformer maupun text encoder, yang tidak disertakan oleh repositori utama.

• Dukungan runtime sejak hari pertama di ComfyUI, Hugging Face Diffusers, TensorRT-LLM, SGLang Diffusion, dan vLLM-Omni, plus pelatihan LoRA melalui AI Toolkit milik Ostris dan resep di NVIDIA NeMo AutoModel. Dilatih pada NVIDIA GB200 NVL72; pengukuran waktu GB300 NVFP4 adalah yang mendasari klaim di bawah satu detik.

• Rangkaian fiturnya diwariskan, bukan dikurangi. 4K native, pengeditan berbasis instruksi yang mempertahankan area yang tidak diedit, hingga sepuluh gambar referensi, dan bounding box pada kisi 0–1000 yang dapat menempatkan elemen atau membatasi pengeditan pada suatu area. BFL secara eksplisit menyatakan dalam kartu model bahwa kotak memandu penempatan dan skala, bukan membatasi piksel ke mask yang kaku — hal ini penting jika Anda mengharapkan kontrol tingkat mask.

Repositori-repositori itu sudah muncul sebelum pengumuman. Repositori base dan distilled dibuat pada 13 Oktober dan repositori ComfyUI dan prompt-upsampler pada 14 Oktober, dengan postingan peluncuran dan endpoint API menyusul pada tanggal 15.

Tiga berkas di balik angka 5,6 miliar

Baca daftar file alih-alih jumlah parameter dan bentuk perubahan unduhan. API Hugging Face melaporkan file milik repositori terdistilasi itu sendiri pada ukuran berikut:

• Transformer gambar, BF16 — model.safetensors, 11,10 GB. Pos peluncuran BFL membulatkan ini menjadi 11,2 GB dalam BF16 dan 5,6 GB dalam FP8.

• Encoder teks, BF16 — Qwen3-VL-4B-Instruct, terbagi ke dalam dua shard safetensors, total 8,88 GB. Build INT8 dari encoder yang sama tersedia di repositori ComfyUI pada 4,86 GB.

• Autoencoder gambar — 0.34 GB, dan itu satu-satunya file yang tidak dihapus oleh jalur kuantisasi mana pun.

Jadi batas bawah praktisnya bukan 5,6 GB dan bukan 11,2 GB. Batas itu adalah transformer NVFP4 pada 5,28 GB ditambah encoder teks INT8 pada 4,86 GB ditambah VAE 0,34 GB — sekitar 10,5 GB file untuk pipeline yang menghasilkan dan mengedit. Versi semua-BF16 dari ketiga komponen yang sama sekitar 20,3 GB. Dan prompt upsampler, yang diunduh serta dijalankan oleh CLI referensi pada setiap permintaan kecuali Anda memberikan --no-pup, merupakan repositori tersendiri: 18,82 GB dalam bfloat16, atau 9,75 GB dalam build INT8 yang disertakan oleh paket ComfyUI. Tambahkan upsampler BF16 ke pipeline BF16 dan Anda akan melihat sekitar 39 GB di disk sebelum Anda menghasilkan gambar.

Kartu model BFL sendiri memuat peringatan yang seharusnya ada di samping angka-angka ini: "Paket terkuantisasi memerlukan loader yang mendukung formatnya; ukuran filenya bukanlah ukuran penggunaan memori GPU total."

Itu berlaku dua arah. File terkuantisasi yang kecil tidak berarti eksekusinya muat dalam memori sebesar itu, dan unduhan yang besar tidak berarti working set-nya besar. Itu memang berarti unduhan adalah bagian yang bisa Anda rencanakan sebelum memiliki perangkat keras, dan itulah bagian yang disembunyikan oleh jumlah parameter yang ditonjolkan.

Dari mana angka 8 GB VRAM berasal

Klaim memori itu spesifik. Dengan build INT8, BFL menyatakan bahwa FLUX 3 Image Klein berjalan pada GPU NVIDIA GeForce RTX dengan VRAM hanya 8 GB, melalui ComfyUI atau Diffusers, dan dokumentasinya menetapkan batas minimum yang didukung pada RTX 3090.

Angka kecepatan tersebut disertai asal-usul yang layak disebutkan secara tepat: angka-angka itu diukur oleh NVIDIA, di ComfyUI untuk hasil RTX. Dengan model terdistilasi langkah dan build INT8, gambar 1 MP memerlukan sekitar 4 detik pada RTX 5090 dan di bawah 9 detik pada RTX 4070. Pada GB300 dengan NVFP4, model terdistilasi menghasilkan gambar 1 MP dalam waktu kurang dari 0,6 detik. Menyajikan LoRA menambah sekitar 5% pada waktu generasi.

Ini dilaporkan oleh vendor dan bukan pengukuran yang sama dengan angka latensi API dalam postingan peluncuran. BFL mengukur waktu Klein di servernya sendiri sementara mengukur waktu Qwen-Image 2.1, FLUX.2 [pro], Ideogram V4.5, dan Krea 2 dari klien, yang memasukkan waktu polling dan jaringan ke dalam angka para pesaing tetapi tidak ke dalam angkanya sendiri — dan postingan itu menyatakannya. Tafsir yang jujur adalah bahwa angka 4 detik dan 9 detik kredibel sebagai waktu inferensi lokal pada kartu yang disebutkan, dan bahwa grafik frontier kecepatan versus kualitas adalah perbandingan milik vendor sendiri yang digambar dengan stopwatch yang asimetris. Tidak ada pihak di luar BFL atau NVIDIA yang mereproduksi salah satu hasilnya.

Berapa biayanya melalui API, dan di mana kurvanya berbelok

Checkpoint terdistilasi disajikan sebagai flux-3-image-klein, dengan prompt upsampling dan restorasi piksel yang disertakan. BFL menerbitkan tarif ini per gambar, sama untuk text-to-image maupun untuk penyuntingan:

• 768 × 768 — $0,008

• 1K — $0.009

• 1,5K — $0.011

• 2K — $0,014

• 4K — $0.036

Dibandingkan dengan FLUX 3 Image, saudara yang lebih besar yang hanya tersedia lewat API dalam daftar fitur yang sama, rasio itulah yang seharusnya mendorong keputusan, bukan harga absolutnya. FLUX 3 Image $0,048 untuk gambar 1K versus Klein $0,009 — faktor sekitar 5,3. Pada 4K, perbandingan yang sama adalah $0,607 versus $0,036, faktor hampir tujuh belas. Siapa pun yang menghasilkan 4K dalam volume besar tidak memilih antara model murah dan model mahal; mereka memilih antara tarif per gambar yang tetap layak saat diterapkan pada produk dan yang tidak.

Separuh lainnya dari hitungan ini ada di pihak Anda sendiri: Klein yang dihosting sendiri di kartu yang sudah Anda miliki tidak memiliki biaya per gambar, dan Klein yang dihosting sendiri di kartu sewaan memiliki biaya per jam. Titik impas bergerak seiring utilisasi, dan pergerakannya besar — GPU yang menganggur adalah konfigurasi yang mahal, bukan yang murah. Jika lalu lintas gambar Anda naik-turun tajam, tarif tetap biasanya menjadi pilihan yang lebih baik; jika stabil dan tinggi, unduhan mulai membayar dirinya sendiri dan lisensi menjadi variabel yang penting.

Lisensi adalah bagian yang menentukan apakah Anda dapat merilisnya.

Kedua checkpoint berada di bawah FLUX Kommunity License, dan ada baiknya membaca kedua deskripsi lisensi tersebut secara berdampingan karena keduanya tidak dirumuskan dengan cara yang sama. Tulisan peluncuran menyebutkan bahwa lisensi itu "mengizinkan penggunaan komersial gratis bagi individu dan perusahaan dengan pendapatan tahunan di bawah $5M, di samping penggunaan riset dan non-komersial," sementara organisasi yang lebih besar melakukan penerapan komersial melalui opsi lisensi self-hosted berbayar dari BFL atau API. Kartu model menyebutkan bahwa lisensi itu "mengizinkan penggunaan non-komersial dan memberikan pengecualian keluaran komersial bagi Qualifying User, dengan tunduk pada ketentuannya," di mana Qualifying User didefinisikan dalam teks lisensi itu sendiri.

Ambang pendapatan adalah fakta yang menentukan bagi sebagian besar tim: di bawah $5M pendapatan tahunan, penggunaan komersial gratis; di atas itu, salah satu tier berbayar BFL. Tier-tersebut tercantum publik — Builder pada 10K gambar per bulan dan 1 domain, Platform dan Professional pada 100K gambar per bulan, Enterprise kustom — dan semuanya memaketkan FLUX 3 Image Klein bersama model keluarga FLUX.2, dengan hak fine-tuning dan LoRA disertakan. Perhatikan arti tier tersebut: perusahaan yang telah melewati ambang tidak membeli model itu lagi, melainkan membeli hak untuk menggunakan bobot yang telah diunduhnya, yang merupakan jenis pos biaya berbeda dari tagihan API dan pos yang lebih mudah dilupakan saat prototipe menjadi produk.

Jika pendapatan organisasi Anda berada di dekat ambang batas tersebut, bacalah LICENSE.md, bukan salah satu ringkasannya. Dua dokumen vendor yang menguraikan instrumen yang sama dalam dua ragam yang berbeda justru merupakan situasi ketika teks utamalah yang mengikat Anda.

Klaim kualitas tersebut adalah milik BFL sendiri, dan tidak mencakup FLUX 3 Image

Hasil kualitas utama Klein, dari evaluasi internal, adalah peringkat pertama dalam text-to-image, generasi multi-referensi, dan pengeditan gambar — di depan model berbobot terbuka yang lebih besar, dan di atas model tertutup dalam perbandingan, Ideogram V4.5 dan FLUX.2 [pro]. Kumpulan pembanding berbobot terbuka disebutkan di tempat lain dalam pos: Qwen-Image 2.1 pada 7B dan Krea 2 pada 12,9B, keduanya lebih besar daripada Klein 5,6B, dengan Krea 2 dikecualikan dari kolom pengeditan karena tidak mendukung pengeditan. Dibandingkan dengan FLUX.2 [klein] 9B, model terbuka generasi sebelumnya, Klein memperoleh 91 Elo dalam text-to-image dan 70 dalam pengeditan gambar dengan jumlah parameter 38% lebih sedikit.

FLUX 3 Image — model yang lebih besar milik vendor itu sendiri, dijual melalui API yang sama pada permukaan fitur yang sama — tidak muncul di mana pun dalam perbandingan itu. Itu tidak memberatkan dengan sendirinya; membandingkan model terbuka kecil dengan model yang biasanya akan dijalankan pengunduh adalah pilihan yang dapat dipertahankan. Tetapi itu berarti kalimat yang paling diinginkan pembeli, "Klein berada dalam X dari model yang lebih besar," masih belum tertulis.

Gambaran independen bahkan lebih tipis lagi. Satu-satunya papan peringkat text-to-image publik yang melacak keluarga ini mencantumkan FLUX 3 Image, dan per saat penulisan ini sama sekali tidak memiliki entri FLUX 3 Image Klein. Jadi setiap angka kualitas yang tersedia pada hari pertama berasal dari BFL, dan yang dapat direproduksi — yang bisa Anda periksa sendiri dalam dua puluh menit — adalah ukuran file dan tarif per gambar di atas, bukan delta Elo.

Memanggilnya, atau menjalankannya

Keputusan ini terbagi dengan jelas berdasarkan tiga pertanyaan. Jika Anda memerlukan fine-tune atau LoRA pada data Anda sendiri, atau gambarnya tidak boleh meninggalkan infrastruktur Anda, atau volume Anda tinggi dan stabil, mengunduh adalah jawabannya dan lisensi adalah hal yang harus diselesaikan lebih dulu. Jika volume Anda bersifat lonjakan, gambar Anda adalah aset andalan alih-alih hasil massal, atau Anda ingin mengevaluasi model sebelum berinvestasi perangkat keras, endpoint dengan harga $0.009 per gambar 1K lebih murah daripada akhir pekan untuk penyiapan.

Ada kasus ketiga yang layak disebutkan, karena inilah yang paling umum: tim yang akhirnya memanggil beberapa model gambar alih-alih satu, memakai model open kecil untuk pekerjaan bervolume besar dan model frontier untuk momen yang benar-benar penting. Itulah kasus yang membuat OrcaRouter ada — satu API key untuk 200+ model, harga daftar penyedia diteruskan dengan markup 0% sehingga perubahan tarif vendor langsung berlaku di hari yang sama, dan failover otomatis sehingga model yang belum terbukti bisa berada di jalur produksi tanpa menjadi satu titik kegagalan. FLUX 3 Image Klein belum ada di katalog kami saat ini, jadi endpoint BFL adalah panggilan langsung ke vendor, mana pun yang dipilih; yang bisa kami lakukan adalah menjaga segala hal di sekitarnya — model gambar lain, aturan routing, fallback — di balik endpoint yang sama dan lini penagihan yang sama.

Apa yang akan mengubah ini

Tiga hal, diurutkan berdasarkan seberapa besar pengaruhnya terhadap suatu keputusan. Perbandingan langsung yang independen antara Klein dan FLUX 3 Image, karena selisih harga di antara keduanya tujuh belas kali lipat pada 4K dan selisih kualitasnya belum terukur. Pengukuran waktu INT8 pada kartu 8 GB sungguhan dari pihak yang bukan NVIDIA, karena angka itulah yang menjadi landasan seluruh promosi penerapan lokal dan angka itu telah diukur oleh satu pihak yang berkepentingan. Dan klarifikasi lisensi dari BFL yang menyelaraskan kerangka ambang batas pendapatan dalam postingan peluncuran dengan kerangka Pengguna yang Memenuhi Kualifikasi dalam kartu model.

Sampai saat itu, posisi yang dapat dipertahankan adalah posisi yang sempit: FLUX 3 Image Klein nyata, dapat diunduh hari ini, ia melakukan hal-hal yang dilakukan FLUX 3 Image API pada daftar fitur yang sama, dan biayanya kira-kira seperlima per gambar pada 1K dan sepertujuh belas pada 4K. Rencanakan sekitar 10.5 GB file pada ukuran terkecil dan 39 GB dengan upsampler dan semuanya dalam BF16, putuskan pertanyaan lisensi sebelum Anda memutuskan pertanyaan perangkat keras, dan anggap setiap angka kualitas yang telah Anda baca sejauh ini sebagai milik vendor.