새로운 56억 매개변수 FLUX 3 Image Klein, 오픈 웨이트 모델로 공개

Black Forest Labs는 2026년 10월 15일 FLUX 3 Image Klein을 공개했다. 이 모델은 56억 매개변수의 오픈 웨이트 모델로, 텍스트-이미지 생성, 이미지 편집, 최대 10장의 참조 이미지를 활용한 다중 참조 생성을 지원한다.

기능 및 모델 빌드

이 모델은 정식 FLUX 3 Image 모델의 핵심 기능인 네이티브 4K 생성, 픽셀 단위의 정밀한 편집, 요소의 배치 위치를 제어하거나 편집 범위를 지정된 영역으로 제한하는 바운딩 박스를 공유한다. Black Forest Labs는 이 모델이 이미지, 동영상, 오디오 전반에 걸친 FLUX 3 제품군의 공동 학습 내용을 바탕으로 한다고 밝혔다. 이미지에서는 공간적 세부 정보, 동영상에서는 움직임과 물리적 역학, 오디오에서는 사건과 상호작용에 관한 정보를 얻으며, 이러한 신호는 모델이 현실에 기반한 이미지를 생성하는 데 도움을 준다.

이번 공개에는 미세 조정용 기본 모델과 지연 시간이 짧은 생성을 위한 단계 증류 모델이 포함되며, NVIDIA의 지원을 받아 개발한 FP8, INT8, NVFP4 빌드도 함께 제공된다. 생성기 가중치는 BF16에서 11.2GB, FP8에서 5.6GB의 메모리를 필요로 한다. INT8 빌드를 사용하면 ComfyUI 또는 Diffusers를 통해 VRAM이 8GB에 불과한 NVIDIA GeForce RTX GPU에서도 모델을 실행할 수 있다. 회사는 매개변수 수가 적어 모델을 로컬에서 실용적으로 실행할 수 있고, 더 저렴하게 조정할 수 있으며, 노트북에서 직접 기기 내 이미지 편집을 수행하는 데 적합하다고 밝혔다.

평가 및 성능 결과

Black Forest Labs의 내부 평가에 따르면 FLUX 3 Image Klein은 텍스트-이미지 생성, 다중 참조 생성, 이미지 편집 부문에서 1위를 차지해 더 큰 오픈 웨이트 모델들을 앞섰으며, 비교 대상인 비공개 모델 Ideogram V4.5와 FLUX.2 pro보다 높은 평가를 받았다. 매개변수는 56억 개로, 해당 비교 대상 가운데 가장 작은 오픈 모델이다. Qwen-Image 2.1은 70억 개, Krea 2는 129억 개다. 회사에 따르면 새 모델은 자사의 FLUX.2 klein 9B와 비교해 매개변수를 38% 적게 사용하면서 텍스트-이미지 생성에서 Elo 점수 91점, 이미지 편집에서 70점 더 높은 점수를 얻었다.

회사는 FLUX 3 Image Klein이 속도와 품질 간 파레토 프런티어도 확장한다고 밝혔다. 1MP 이미지 기준으로 텍스트-이미지 생성의 보고된 API 지연 시간 중앙값은 4.54초, 편집은 7.18초로, BFL API를 통한 지연 시간이 Qwen-Image 2.1, FLUX.2 pro, Ideogram V4.5, Krea 2보다 짧다. 명시된 방법론에 따라 지연 시간은 대기열 처리 시간을 포함해 요청 제출부터 1MP 이미지 완성까지 전체 구간을 측정했다. FLUX 3 Image Klein은 회사 서버에서 시간을 측정했으며, 다른 모델은 폴링과 네트워크 시간을 포함해 클라이언트에서 측정했다. Krea 2는 Medium 등급으로 측정했으며, Large 등급은 텍스트-이미지 생성에 31.1초가 걸렸다.

로컬 추론의 경우, 회사에 따르면 INT8 빌드를 적용한 증류 모델은 ComfyUI를 통해 NVIDIA GeForce RTX 5090에서 1MP 이미지를 약 4초 만에, RTX 4070에서는 9초 이내에 생성한다. 공개와 함께 게시된 성능 차트는 NVIDIA가 측정하고 RTX 결과를 ComfyUI에서 기록한 것이다. 차트에 따르면 16단계 증류 모델은 1024×1024 텍스트-이미지 생성에서 GB300의 0.55초부터 RTX 4070의 8.9초까지 걸렸으며, 50단계 기본 모델은 GB300과 DGX Station의 1.7초부터 DGX Spark의 43.8초까지 걸렸다. 차트는 각 GPU에서 가장 빠른 빌드를 보여 주며, 종단 간 API 지연 시간이 아니라 GPU 자체의 생성 시간을 측정한다.

이용 가능 여부, 라이선스 및 안전성

증류 모델은 프롬프트 업샘플링과 픽셀 복원 기능을 갖춘 flux-3-image-klein이라는 이름으로 BFL API에서 이용할 수 있다. 회사에 따르면 픽셀 복원 기능은 편집하지 않은 이미지 영역을 정확히 보존한다. 가격은 이미지 1K장당 0.009달러부터 시작한다. 기본 가중치와 증류 가중치는 Hugging Face에 게시되어 있으며, 바운딩 박스 제어를 위한 Gradio 데모가 포함된 참조 추론 코드는 GitHub에서 이용할 수 있다. 데모는 Hugging Face Spaces에서도 제공된다.

출시 첫날부터 ComfyUI, Hugging Face Diffusers, TensorRT-LLM, SGLang Diffusion, vLLM-Omni를 지원하며, 이 모델은 NVIDIA GB200 NVL72에서 학습되고 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 플랫폼에 최적화됐다. 회사에 따르면 NVIDIA GB300에서 증류 모델은 NVFP4로 1MP 이미지를 0.6초 이내에 생성하며, LoRA를 서빙하면 생성 시간이 약 5% 늘어난다.

기본 체크포인트는 미세 조정에 맞게 설계됐다. Diffusers와 Ostris의 AI Toolkit은 출시 첫날부터 LoRA 학습을 지원하며, NVIDIA의 NeMo AutoModel에는 공개된 체크포인트에서 바로 실행할 수 있는 학습 레시피가 포함돼 있다. 가중치는 FLUX Kommunity License에 따라 공개된다. 이 라이선스는 연간 매출이 500만 달러 미만인 개인과 기업에 무료 상업적 이용을 허용하며, 연구 및 비상업적 이용도 허용한다. 규모가 더 큰 조직은 자체 호스팅 라이선스 옵션이나 API를 통해 상업적으로 배포할 수 있다.

Black Forest Labs는 사전 학습 중 데이터 세트 필터를 적용해 유해 콘텐츠에 대한 노출을 제한하고, 사후 학습 중에는 특정한 미세 조정을 통해 유해한 행동을 억제한다고 밝혔다. 또한 FLUX 3 Image Klein 체크포인트는 내부 레드팀 평가와 외부 안전성 파트너 Cinder의 평가를 거쳤으며, 그 결과 다른 인기 오픈 웨이트 모델보다 취약점이 상당히 적은 것으로 나타났다고 밝혔다. FLUX 3 Image Klein은 FLUX 3 제품군의 두 번째 오픈 웨이트 모델이다. 첫 번째는 로봇 제어용 70억 매개변수 오픈 웨이트 모델인 FLUX 3 Action이며, 회사는 앞으로 더 많은 모델을 공개할 예정이라고 밝혔다.