全新 56 亿参数 FLUX 3 Image Klein 以开放权重形式发布

Black Forest Labs 于 2026 年 10 月 15 日发布了 FLUX 3 Image Klein。这是一款拥有 56 亿参数的开放权重模型，支持文本生成图像、图像编辑和多参考图生成，最多可使用 10 张参考图。

功能与模型版本

该模型具备与完整版本 FLUX 3 Image 相同的核心能力：原生生成 4K 图像、像素级精准编辑，以及通过边界框控制元素放置位置或将编辑限制在指定区域内。Black Forest Labs 表示，该模型基于 FLUX 3 系列在图像、视频和音频方面的共同积累构建：图像提供空间细节，视频带来运动与物理动态信息，音频则提供有关事件和交互的信息；这些信号有助于模型生成贴近现实世界的图像。

此次发布包含一个用于微调的基础模型，以及一个用于低延迟生成的逐步蒸馏模型；此外，还提供了在 NVIDIA 支持下开发的 FP8、INT8 和 NVFP4 版本。生成器权重在 BF16 格式下需要 11.2 GB 内存，在 FP8 格式下需要 5.6 GB；使用 INT8 版本时，该模型可通过 ComfyUI 或 Diffusers 在显存仅为 8 GB 的 NVIDIA GeForce RTX GPU 上运行。该公司表示，参数量减少后，模型更适合本地运行，适配成本更低，也适用于直接在笔记本电脑上进行设备端图像编辑。

评测与性能结果

Black Forest Labs 报告称，在内部评测中，FLUX 3 Image Klein 在文本生成图像、多参考图生成和图像编辑方面均排名第一，领先于规模更大的开放权重模型；在该公司的对比中，其得分也高于 Ideogram V4.5 和 FLUX.2 pro 这两款闭源模型。该模型拥有 56 亿参数，是这项对比中规模最小的开放模型；相比之下，Qwen-Image 2.1 有 70 亿参数，Krea 2 有 129 亿参数。该公司称，与自家的 FLUX.2 klein 9B 相比，新模型在文本生成图像方面的 Elo 提高了 91 分，在图像编辑方面提高了 70 分，同时参数量减少了 38%。

该公司表示，FLUX 3 Image Klein 还拓展了速度与质量之间的帕累托前沿；通过 BFL API，其延迟低于 Qwen-Image 2.1、FLUX.2 pro、Ideogram V4.5 和 Krea 2。据报告，在 1MP 图像下，文本生成图像的 API 延迟中位数为 4.54 秒，图像编辑为 7.18 秒。按照所述方法，延迟从提交请求开始计算，直至生成完成的 1MP 图像为止，并计入排队时间；FLUX 3 Image Klein 的计时在该公司服务器上进行，而其他模型则从客户端计时，包括轮询和网络耗时。Krea 2 使用 Medium 档位进行计时，其 Large 档位文本生成图像耗时 31.1 秒。

该公司报告称，在本地推理中，采用 INT8 版本的蒸馏模型通过 ComfyUI 在 NVIDIA GeForce RTX 5090 上生成一张 1MP 图像约需 4 秒，在 RTX 4070 上则不到 9 秒。此次发布的计时图表由 NVIDIA 测量，RTX 结果在 ComfyUI 中记录。图表显示，针对 1024×1024 文本生成图像，16 步蒸馏模型的耗时从 GB300 上的 0.55 秒到 RTX 4070 上的 8.9 秒不等；50 步基础模型的耗时则从 GB300 和 DGX Station 上的 1.7 秒到 DGX Spark 上的 43.8 秒不等。图表展示的是每款 GPU 上速度最快的版本，测量的是 GPU 本身的生成时间，而非端到端 API 延迟。

可用性、许可与安全

蒸馏模型已通过 BFL API 以 flux-3-image-klein 的名称提供，支持提示词扩写和像素修复；该公司称，像素修复能够精确保留图像中未经编辑的区域。价格为每 1K 张图像 0.009 美元起。基础模型和蒸馏模型的权重已发布在 Hugging Face 上；参考推理代码可在 GitHub 上获取，并附有用于控制边界框的 Gradio 演示；Hugging Face Spaces 上也提供了演示。

该模型首日即支持 ComfyUI、Hugging Face Diffusers、TensorRT-LLM、SGLang Diffusion 和 vLLM-Omni；训练所用硬件为 NVIDIA GB200 NVL72，且模型针对 NVIDIA 加速计算平台进行了优化。该公司表示，在 NVIDIA GB300 上，采用 NVFP4 的蒸馏模型生成一张 1MP 图像耗时不到 0.6 秒；部署 LoRA 会使生成时间增加约 5%。

基础检查点专为微调而构建：Diffusers 和 Ostris 的 AI Toolkit 从首日开始便支持 LoRA 训练，NVIDIA 的 NeMo AutoModel 则提供可直接基于已发布检查点运行的训练方案。权重采用 FLUX Kommunity License 发布，允许年收入低于 500 万美元的个人和公司免费用于商业用途，也允许用于研究和非商业用途；规模更大的组织则可通过自托管许可选项或 API 进行商业部署。

Black Forest Labs 表示，该公司在预训练期间使用数据集筛选器，以减少模型接触有害内容的机会，并在后训练期间进行针对性微调，以抑制有害行为。该公司还称，FLUX 3 Image Klein 检查点已在内部接受红队测试，并由外部安全合作伙伴 Cinder 评估；结果显示，与其他常见的开放权重模型相比，该模型的漏洞显著更少。FLUX 3 Image Klein 是 FLUX 3 系列推出的第二款开放权重模型，前一款是该公司用于机器人控制、拥有 70 亿参数的开放权重模型 FLUX 3 Action。该公司表示，后续还将发布更多模型。