FLUX 3 Image Klein: сколько на самом деле весят 5,6 млрд параметров на вашем диске

FLUX 3 Image Klein — представитель семейства FLUX 3 Image от Black Forest Labs с открытыми весами, опубликованный 15 октября 2026 года с 5,6 млрд параметров, со скачиваемыми весами и тарифицируемым эндпоинтом в тот же день. Число в заголовке учитывает трансформер изображений и ничего больше. Текстовый энкодер — Qwen3-VL-4B-Instruct — скачивается отдельно, автоэнкодер изображений — это третий файл, а самая маленькая комбинация из трёх, которая действительно работает, занимает около 10,5 ГБ. Возьмите версии BF16 тех же трёх файлов — и получите примерно 20 ГБ. Если следовать собственному пайплайну по умолчанию из эталонной реализации, который перед каждой генерацией запускает апсемплер промпта, общий объём на диске превысит 39 ГБ.

Ничто из этого не противоречит утверждению поставщика о том, что FLUX 3 Image Klein работает на одной потребительской GPU, поскольку это утверждение никогда не касалось размера файла. Оно касается видеопамяти во время инференса, в квантованной сборке, при загрузке весов по одному тензору за раз. Но фраза «5,6 млрд параметров и работает на одной потребительской GPU» сжимает три разных числа — количество параметров, объём загрузки и резидентную память — в одну фразу, а любому, кто планирует развёртывание, нужны все три. Вот чем каждое из них является на самом деле, согласно собственной документации BFL и API Hugging Face, когда модели всего один день и никто независимый её ещё не измерил.

Что вышло 15 октября

Klein — второй релиз с открытыми весами из семейства FLUX 3 после FLUX 3 Action в сентябре. Пост о запуске озаглавлен FLUX 3 Image Klein: открытые веса, 5,6 млрд параметров, и то, что в нём перечислено, — это довольно полный релиз, а не дамп чекпойнта:

• Два чекпоинта, оба — 5.6B. Klein Base недистиллирован, работает за 50 шагов при guidance 3.5 и предназначен для файнтюнинга, обучения LoRA и исследований. Klein дистиллирован по шагам до 16 шагов без guidance и является чекпоинтом, лежащим в основе BFL API.

• Три формата квантования.Варианты FP8 и NVFP4 соседствуют с трансформером BF16 в основном репозитории, а сборка INT8 разработана при поддержке NVIDIA. Перепаковка ComfyUI добавляет версии INT8 как для трансформера, так и для текстового энкодера, которых нет в основном репозитории.

• Поддержка в рантайме с первого дня в ComfyUI, Hugging Face Diffusers, TensorRT-LLM, SGLang Diffusion и vLLM-Omni, а также обучение LoRA с помощью AI Toolkit от Ostris и рецептов в NVIDIA NeMo AutoModel. Обучение выполнено на NVIDIA GB200 NVL72; именно тайминг GB300 NVFP4 лежит в основе заявления о субсекундном времени.

• Набор функций наследуется, а не урезается. Нативные 4K, редактирование на основе инструкций, сохраняющее неотредактированные области, до десяти референсных изображений и ограничивающие рамки на сетке 0–1000, которые позволяют размещать элементы или ограничивать редактирование определённой областью. BFL прямо указывает в карточке модели, что рамки задают размещение и масштаб, а не ограничивают пиксели жёсткой маской, — и это важно, если вы ожидали контроля на уровне маски.

Репозитории появились до анонса. Базовый и дистиллированный репозитории были созданы 13 октября, а репозитории ComfyUI и prompt-upsampler — 14 октября; пост о запуске и API-эндпоинт появились 15-го.

Три файла, стоящие за цифрой 5,6 млрд

Читайте список файлов, а не количество параметров, и форма загрузки меняется. API Hugging Face сообщает, что собственные файлы дистиллированного репозитория имеют следующие размеры:

• Трансформер изображений, BF16 — model.safetensors, 11.10 GB. В публикации BFL о запуске это округляется до 11.2 GB в BF16 и 5.6 GB в FP8.

• Текстовый энкодер, BF16 — Qwen3-VL-4B-Instruct, разделён на два шарда safetensors, вместе 8,88 ГБ. Сборка того же энкодера в INT8 есть в репозитории ComfyUI и занимает 4,86 ГБ.

• Автоэнкодер изображений — 0,34 ГБ, и это единственный файл, который не удаляется ни при каком квантовании.

Итак, практический минимум — это не 5,6 ГБ и не 11,2 ГБ. Это NVFP4-трансформер объёмом 5,28 ГБ плюс текстовый энкодер INT8 объёмом 4,86 ГБ плюс VAE объёмом 0,34 ГБ — около 10,5 ГБ файлов для конвейера, который генерирует и редактирует. Полностью BF16-версия тех же трёх компонентов — около 20,3 ГБ. А апсемплер промптов, который эталонный CLI скачивает и запускает при каждом запросе, если не передать --no-pup, — это отдельный репозиторий: 18,82 ГБ в bfloat16 или 9,75 ГБ в сборке INT8, которую поставляет пакет ComfyUI. Добавьте BF16-апсемплер к BF16-конвейеру — и вы получите примерно 39 ГБ на диске ещё до того, как сгенерируете изображение.

В собственной карточке модели BFL содержится оговорка, которая должна стоять рядом с этими цифрами: «Квантованные пакеты требуют загрузчика, поддерживающего их формат; их размер файла не является мерой общего объёма используемой памяти GPU».

Это работает в обе стороны. То, что квантованный файл мал, не значит, что запуск уместится в таком объёме памяти, а большая загрузка не значит, что рабочий набор велик. Но это значит, что загрузка — та часть, которую можно спланировать до появления оборудования, и именно её скрывает заявленное число параметров.

Откуда берётся цифра 8 ГБ видеопамяти

Утверждение о памяти конкретно. В сборке INT8 BFL заявляет, что FLUX 3 Image Klein работает на GPU NVIDIA GeForce RTX с объёмом видеопамяти всего от 8 ГБ — через ComfyUI или Diffusers, — а в документации минимальной поддерживаемой видеокартой указана RTX 3090.

Показатели скорости имеют происхождение, которое стоит назвать точно: они были измерены NVIDIA, в ComfyUI для результатов RTX. С дистиллированной по шагам моделью и сборкой INT8 изображение 1 МП занимает около 4 секунд на RTX 5090 и менее 9 секунд на RTX 4070. На GB300 в NVFP4 дистиллированная модель создаёт изображение 1 МП менее чем за 0,6 секунды. Обслуживание LoRA добавляет примерно 5% ко времени генерации.

Это данные, заявленные вендором, и это не то же самое измерение, что показатели задержки API в посте о запуске. BFL замеряла Klein на собственных серверах, тогда как Qwen-Image 2.1, FLUX.2 [pro], Ideogram V4.5 и Krea 2 замерялись со стороны клиента, из-за чего время опроса и сети прибавляется к показателям конкурентов, но не к её собственным, — и в посте это указано. Честная интерпретация такова: цифры в 4 секунды и 9 секунд правдоподобны как время локального инференса на указанных картах, а график границы «скорость — качество» — это собственное сравнение вендора, построенное с помощью асимметричных секундомеров. Никто за пределами BFL или NVIDIA не воспроизвёл ни то, ни другое.

Сколько это стоит через API, и где кривая изгибается

Дистиллированный чекпойнт доступен как flux-3-image-klein, включая апсемплинг промпта и восстановление пикселей. BFL публикует эти тарифы за изображение — одинаковые для генерации по тексту и для редактирования:

• 768 × 768 — $0.008

• 1K — $0,009

• 1,5 тыс. — 0,011 $

• 2K — $0,014

• 4K — 0,036 $

На фоне FLUX 3 Image — более крупного собрата, доступного только через API, из того же списка возможностей — решение должно определяться соотношением, а не абсолютной ценой. FLUX 3 Image стоит $0.048 за изображение 1K против $0.009 у Klein — примерно в 5,3 раза. В 4K то же сравнение даёт $0.607 против $0.036 — почти в семнадцать раз. Тот, кто генерирует 4K в больших объёмах, выбирает не между дешёвой и дорогой моделью; он выбирает между ценой за изображение, которая выдерживает встречу с реальным продуктом, и той, которая не выдерживает.

Другая половина арифметики — на вашей стороне: самостоятельно развёрнутый Klein на карте, которая у вас уже есть, не имеет стоимости за изображение, а самостоятельно развёрнутый Klein на арендованной карте — имеет почасовую. Точка безубыточности смещается вместе с загрузкой, и смещается сильно — простаивающий GPU — это дорогая конфигурация, а не дешёвая. Если ваш трафик изображений носит пиковый характер, фиксированная ставка обычно выгоднее; если он стабильный и высокий, скачивание начинает окупать себя, и лицензия становится переменной, которая имеет значение.

Лицензия — это то, что решает, можно ли его выпускать

Оба чекпоинта распространяются под лицензией FLUX Kommunity License, и стоит прочитать два её описания рядом друг с другом, потому что они сформулированы по-разному. В посте о запуске говорится, что лицензия «разрешает бесплатное коммерческое использование для частных лиц и компаний с годовой выручкой менее $5 млн, а также исследовательское и некоммерческое использование», при этом более крупные организации осуществляют коммерческое развёртывание через платные варианты лицензирования BFL для самостоятельного размещения или через API. В карточке модели сказано, что лицензия «разрешает некоммерческое использование и предусматривает исключение для коммерческого использования выходных данных для Qualifying Users при соблюдении её условий», при этом термин «Qualifying User» определяется в самом тексте лицензии.

Порог выручки — это определяющий факт для большинства команд: при годовой выручке менее $5M коммерческое использование бесплатно; выше него — один из платных тарифов BFL. Эти тарифы перечислены публично — Builder: 10K изображений в месяц и 1 домен, Platform и Professional: 100K изображений в месяц, Enterprise: индивидуальные условия — и все они включают FLUX 3 Image Klein вместе с моделями семейства FLUX.2, причём права на fine-tuning и LoRA включены. Обратите внимание, что означают эти тарифы: компания, перешагнувшая порог, не покупает модель заново — она покупает право использовать веса, которые уже скачала; это иная статья расходов, чем счёт за API, и та, которую легче забыть, когда прототип становится продуктом.

Если доход вашей организации где-либо близок к пороговому значению, читайте LICENSE.md, а не любое из этих двух резюме. Два документа поставщика, описывающие один и тот же инструмент в двух разных регистрах, — это ровно та ситуация, когда именно основной текст вас обязывает.

Заявление о качестве принадлежит самой BFL, и оно не включает FLUX 3 Image

Главный результат Klein по качеству, согласно внутренним оценкам, — первое место в генерации текст-в-изображение, генерации с несколькими референсами и редактировании изображений — опережая более крупные модели с открытыми весами и превосходя закрытые модели в сравнении, Ideogram V4.5 и FLUX.2 [pro]. Набор открытых моделей для сравнения назван в другом месте поста: Qwen-Image 2.1 с 7B и Krea 2 с 12,9B — обе крупнее, чем 5,6B у Klein, при этом Krea 2 исключена из столбца редактирования, поскольку она не поддерживает редактирование. В сравнении с FLUX.2 [klein] 9B — открытой моделью предыдущего поколения — Klein получает +91 Elo в текст-в-изображение и +70 в редактировании изображений, имея на 38% меньше параметров.

FLUX 3 Image — собственная более крупная модель поставщика, продаваемая через тот же API на том же наборе функций, — не фигурирует в этом сравнении. Само по себе это не является обвинительным приговором; сравнивать небольшую открытую модель с моделями, которые иначе запускал бы скачавший её пользователь, — вполне защитимый выбор. Но это значит, что предложение, которое покупатель хочет видеть больше всего, — «Klein находится в пределах X от более крупной модели», — всё ещё не написано.

Независимая картина ещё более скудная. Единственный публичный лидерборд text-to-image, который отслеживает это семейство, включает FLUX 3 Image, и на момент написания в нём вообще нет записи FLUX 3 Image Klein. Так что все показатели качества, доступные в первый день, восходят к BFL, а воспроизводимые — те, что вы можете проверить сами за двадцать минут, — это размеры файлов и указанные выше цены за изображение, а не изменения Elo.

Вызывать его или запускать его

Решение чётко распадается на три вопроса. Если вам нужно дообучение или LoRA на собственных данных, либо изображения не могут покидать вашу инфраструктуру, либо у вас большой и стабильный объём, то ответ — скачивание, и в первую очередь следует уладить вопрос с лицензией. Если ваш объём скачкообразный, изображения — это ключевые материалы, а не массовый результат, или вы хотите оценить модель, прежде чем вкладываться в оборудование, то эндпоинт за $0.009 за 1K-изображение дешевле, чем выходные, потраченные на настройку.

Есть и третий случай, который стоит назвать, потому что он самый распространённый: команды, которые в итоге обращаются к нескольким моделям изображений, а не к одной, используя небольшую открытую модель для массовых задач и передовую модель для важных кадров. Именно для этого существует OrcaRouter — один API-ключ для 200+ моделей, прайсовая цена провайдера передаётся с наценкой 0%, так что изменение тарифов поставщика вступает в силу в тот же день, а автоматическое переключение при сбое позволяет непроверенной модели находиться в продакшен-цепочке, не становясь единой точкой отказа. FLUX 3 Image Klein сегодня нет в нашем каталоге, поэтому эндпоинт BFL в любом случае означает прямое обращение к вендору; что мы можем сделать — это сохранить всё вокруг него — другие модели изображений, правила маршрутизации, резервный вариант — за тем же эндпоинтом и той же строкой биллинга.

Что могло бы это изменить?

Три вещи, в порядке того, насколько сильно они повлияли бы на решение. Независимое прямое сравнение Klein и FLUX 3 Image, потому что разрыв в цене между ними семнадцатикратный при 4K, а разрыв в качестве не измерен. Тайминги INT8 на реальной карте с 8 ГБ от кого-то, кто не NVIDIA, потому что именно на этом числе держится вся идея локального развёртывания, а измерила его одна заинтересованная сторона. И разъяснение по лицензии от BFL, которое согласует формулировку о пороге выручки в посте о запуске с формулировкой о Qualifying User в карточке модели.

До тех пор защитимая позиция — узкая: FLUX 3 Image Klein реален, его можно скачать уже сегодня, он делает то же, что FLUX 3 Image API, по тому же списку функций, и стоит примерно в пять раз меньше за изображение при 1K и в семнадцать раз меньше при 4K. Планируйте около 10,5 ГБ файлов в минимальном варианте и 39 ГБ с апсемплером и всем остальным в BF16, решите вопрос лицензии, прежде чем решать вопрос оборудования, и считайте все показатели качества, которые вы до сих пор прочитали, данными вендора.