Black Forest Labs открыла доступ к весам FLUX 3 Image Klein, разрешив бесплатное коммерческое использование только небольшим компаниям

Немецкая компания Black Forest Labs, разрабатывающая ИИ для видео и изображений, сегодня выпускает модели с открытыми весами FLUX 3 Image Klein — модель для генерации изображений с 5,6 млрд параметров, созданную для того, чтобы разработчики могли генерировать, редактировать и настраивать визуальные материалы на собственном оборудовании.

По словам компании, Klein сохраняет возможности более крупной модели FLUX 3 Image, анонсированной ещё в июле, в том числе:

• Нативный вывод в разрешении 4K

• Пространственное управление и редактирование на основе референсных изображений

• Работа на потребительских видеокартах и ноутбуках с объёмом видеопамяти всего от 8 ГБ

В релиз входят базовая версия для адаптации, ускоренная дистиллированная версия, а также варианты FP8, NVFP4 и INT8, предназначенные для снижения требований к развёртыванию.

Для корпоративных заказчиков важнее всего условия лицензии. Black Forest Labs разрешает бесплатное коммерческое использование частным лицам и компаниям, чья годовая выручка составляет менее 5 млн долларов.

Крупным организациям необходимо отдельно договариваться о коммерческом самостоятельном размещении модели либо пользоваться API компании. Цена Klein начинается с 0,009 доллара за изображение с разрешением 1K.

Таким образом, Klein становится ещё одним вариантом для локальной генерации изображений с помощью ИИ, однако возможность скачать веса не даёт каждой компании неограниченных коммерческих прав.

Компактная модель для частных и настраиваемых процессов работы с изображениями

Klein умеет генерировать изображения по текстовым инструкциям, изменять существующие изображения и создавать новые на основе нескольких референсных изображений. По словам Black Forest Labs, модель также поддерживает ограничивающие рамки, позволяя разработчикам указывать, где должен располагаться тот или иной элемент.

Компания позиционирует базовый чекпойнт как отправную точку для дообучения. Дистиллированный чекпойнт требует меньше шагов генерации и рассчитан на снижение задержки. В сжатых версиях используется пониженная числовая точность, чтобы уменьшить требования к памяти.

Black Forest Labs заявляет о поддержке ComfyUI, Hugging Face Diffusers, AI Toolkit от Ostris, vLLM-Omni и SGLang Diffusion. Компания также сообщает, что разработчики могут дообучать модель с помощью Nvidia NeMo AutoModel. По словам компании, Klein обучали на графических процессорах Nvidia GB200 в системе NVL72 и оптимизировали для платформы ускоренных вычислений Nvidia.

Теперь BFL указывает минимальный объём памяти 8 ГБ для локального использования на видеокартах GeForce RTX. Компания не уточняет, к какому варианту модели, размеру выходного изображения или времени генерации относится этот минимум; в опубликованных графиках скорости также нет тестов конфигурации с 8 ГБ памяти или вывода в разрешении 4K. Покупатели теперь могут точнее определить поддерживаемое оборудование, но для оценки производительности при минимальной конфигурации им всё ещё не хватает этих сведений.

Практическое преимущество модели — возможность контроля. Компания может адаптировать её под собственные примеры и запускать в своей инфраструктуре, не направляя каждый запрос на создание изображения через размещённый у стороннего поставщика сервис. Возможные области применения — предметная фотосъёмка, создание единообразных брендированных материалов и внутренние инструменты дизайна. В материалах к запуску это примеры использования для оценки Klein, а не подтверждённые внедрения у клиентов.

Размещённая дистиллированная версия также включает конвейер Black Forest Labs для обработки запросов и целевого редактирования. Поэтому результаты тестирования API сами по себе не показывают, чего можно добиться с неизменённым чекпойнтом при локальном запуске.

Коммерческая лицензия — ключевое различие

Релиз распространяется по лицензии FLUX Kommunity License. Black Forest Labs сообщает, что компании с выручкой ниже порога в 5 млн долларов могут бесплатно использовать Klein в коммерческих целях; крупные организации могут оформить права на самостоятельное размещение или приобрести доступ к API.

В опубликованной лицензии Kommunity для FLUX 3 Action компании, имеющие право на использование, определяются по валовой годовой выручке с учётом аффилированных лиц. В этой же опубликованной лицензии также содержатся условия проверки или фильтрации результатов и их распространения. Этот документ помогает понять общие принципы семейства лицензий, однако для данного релиза определяющими остаются условия, сопровождающие загрузку Klein.

Это различие важно для небольшого дочернего предприятия крупной компании или экспериментальной команды. Согласно действующему определению выручки, право на использование не зависит от бюджета отдельного проекта.

В опубликованной позднее документации по API компания указала цены: 0,008 доллара за разрешение 768 × 768 пикселей, 0,009 доллара за 1K, 0,011 доллара за 1,5K, 0,014 доллара за 2K и 0,036 доллара за 4K.

Генерация и редактирование стоят одинаково за изображение при каждом разрешении. BFL не публиковала стандартную цену коммерческого самостоятельного размещения.

В более раннем обзоре говорилось, что цены на API примерно вчетверо ниже, чем у ведущего конкурента с открытыми весами, однако конкурент не назывался, а сопоставимые параметры вывода не указывались.

Бесплатное разрешение на коммерческое использование не отменяет расходов на вычислительные ресурсы, хранение данных, адаптацию и обслуживание. Расчёт затрат будет разным для команды, использующей простаивающее локальное оборудование, и для компании, создающей сервис с постоянным высоким спросом.

Что показывают графики тестирования — и какие вопросы остаются открытыми

Black Forest Labs утверждает, что результаты внутренних оценок ставят Klein выше других ведущих моделей с загружаемыми весами в задачах генерации, создания изображений по референсам и редактирования.

На графиках, предоставленных VentureBeat, Klein и её базовая версия сравниваются с Qwen-Image 2.1, Ideogram 4.5, FLUX.2 [pro], FLUX.2 [klein] 9B и Krea 2. На них показаны оценки предпочтений в зависимости от размера модели, а также задержка API при создании изображения размером в один мегапиксель.

В обновлённом графике задержки API Klein получает более высокие оценки предпочтений, чем представленные альтернативы, как при генерации изображений по тексту, так и при редактировании. Для вывода изображения размером в один мегапиксель BFL указывает около пяти секунд для дистиллированной версии при генерации и семь секунд при редактировании — против примерно 11 и 22 секунд соответственно для базового чекпойнта. Это значения, считанные с графика компании, а не результаты независимого повторного тестирования.

BFL также предоставила результаты локальных тестов с указанием оборудования, точности и количества шагов сэмплирования.

На RTX 5090 версия INT8 с дистиллированной моделью, работающей в 16 шагов, создаёт изображение размером 1 024 × 1 024 пикселя за 4,1 секунды, а редактирует его за 7,2 секунды. При разрешении 2 048 × 2 048 пикселей эти показатели возрастают до 15 и 43 секунд.

Базовой модели, работающей в 50 шагов на том же графическом процессоре, требуется 12,5 и 27,4 секунды для изображения размером 1 024 × 1 024 пикселя и 79,8 и 236 секунд — при разрешении 2 048 × 2 048.

BFL отмечает, что каждый результат получен на самой быстрой сборке для соответствующего графического процессора; за один запуск обрабатывалось одно изображение.

Разница в результатах на потребительском оборудовании существенна.

В том же тесте на 16 шагов RTX 4070 создаёт изображение размером 1 024 × 1 024 пикселя за 8,9 секунды, а при разрешении 2 048 × 2 048 — за 50,4 секунды; редактирование занимает соответственно 18,9 и 150 секунд.

Для DGX Station BFL указывает 0,59 секунды на генерацию изображения размером 1 024 × 1 024 пикселя и 2,2 секунды при разрешении 2 048 × 2 048. В тестах для видеокарт GeForce используется INT8, а для DGX Station и DGX Spark — NVFP4, поэтому показатели на разных устройствах нельзя считать контролируемым сравнением одних лишь чипов. Они отражают локальную обработку, а не весь процесс выполнения запроса к размещённому API.

Это оценки Black Forest Labs. В графиках предпочтений недостаточно сведений о запросах, оценивании, размере выборок и погрешности, чтобы независимо определить масштаб преимущества в качестве.

На графиках измеряются генерация и редактирование на указанных графических процессорах, но нет сопоставимых тестов конкурентов, замеров энергопотребления или стоимости, а также оценки качества версии на 16 шагов по сравнению с базовой моделью на 50 шагов. Вывод изображений в разрешении 4K также не тестировался.

В графике сравнивается Krea 2, а не Krea 3, о выпуске которой VentureBeat рассказывала отдельно. В нём также не представлены актуальные модели GPT Image 2.5 от OpenAI или Nano Banana 2.1 от Google. Поэтому он не подтверждает утверждение, что Klein лидирует на всём рынке моделей для генерации изображений.

У конкурентов — другие сочетания доступности и контроля

Ближе всего к ней Qwen-Image 2.1 от Alibaba — визуальная модель с семью миллиардами параметров и загружаемыми весами, которая позволяет генерировать и редактировать изображения в одной модели, поддерживает нативную прозрачность и работу с десятью референсными изображениями.

Однако исследовательская лицензия Qwen-Image 2.1 ограничивает стандартное разрешение на использование некоммерческими исследованиями или оценкой. Для коммерческого применения нужна отдельная лицензия. Заявленное разрешение Klein для небольших компаний создаёт существенное различие. В более ранней модели Qwen-Image-Edit используется Apache 2.0, поэтому покупателям следует проверять лицензию конкретного чекпойнта, а не предполагать, что условия одинаковы для всего семейства.

Ideogram 4.5 позволяет генерировать и редактировать изображения через приложение, MCP и API, поддерживает нативный вывод в разрешении 2K. Ideogram делает акцент на сохранении точности изображения при многократном редактировании. Klein ориентирована на загрузку и настройку модели; предоставленная BFL оценка не проверяет утверждение Ideogram о многократном редактировании.

GPT Image 2.5 от OpenAI предлагает Sunburst для точного редактирования и Flare для более быстрой повседневной генерации, а также редактирование в диалоговом режиме через Responses API. Nano Banana 2.1 от Google поддерживает генерацию и редактирование в разрешениях 1K, 2K и 4K, работу с референсными изображениями и поиск источников с помощью поисковой системы.

Документированные API-процессы этих моделей подойдут организациям, предпочитающим инфраструктуру поставщика. Klein предлагает альтернативу для компаний, которые хотят самостоятельно управлять моделью.

Одновременно анонсированная Krea 3 усиливает конкуренцию в области настройки и стоимости. В материалах, предоставленных VentureBeat, Krea указывает цену 0,03 доллара за изображение 1K и 0,06 доллара за изображение 2K, а также рассказывает о дообучении под конкретные продукты, людей или стили. Это заявления Krea при запуске, а не результаты сравнительного графика BFL.

Источники: материалы к запуску BFL и Krea, а также документация поставщиков по ссылкам выше. Здесь сравниваются модели доступа, а не устанавливается единый рейтинг качества.

Цены на API Klein в сравнении с конкурентными моделями для генерации изображений

Опубликованная цена Klein — 0,009 доллара за изображение 1K и 0,014 доллара за 2K — ниже заявленных Krea 0,03 и 0,06 доллара за изображения соответствующих разрешений.

На момент запуска на странице с ценами API компании более крупная модель FLUX 3 Image стоила 0,048 доллара за изображение 1K. Это цены разных моделей, которые не подтверждают равенства качества их результатов. BFL сообщает, что генерация и редактирование с помощью Klein стоят одинаково при заданном разрешении выходного изображения.

Google указывает стандартную стоимость вывода изображений Nano Banana 2.1: 0,0336 доллара при разрешении 1K, 0,0504 доллара при 2K и 0,113 доллара при 4K. В эти суммы не входят обработка входных данных, текстовый вывод или вывод рассуждений, а также платные поисковые запросы.

OpenAI указывает цену вывода изображений GPT Image 2.5 в размере 30 долларов за миллион токенов, а также дополнительную плату за входные данные. Итоговая стоимость одного изображения зависит от размера и качества, поэтому тариф за токены не является фиксированной платой за готовое изображение.

Опубликованные цены Klein за изображение также ниже указанной Google стоимости вывода изображений при разрешениях 1K, 2K и 4K, однако эти показатели Google не учитывают другие платные компоненты.

Чтобы сравнить общую стоимость, нужно сопоставить одинаковые сценарии использования и учесть все сборы каждого поставщика.

Генерация изображений и робототехника основаны на одной технологии, но это не один и тот же продукт

Black Forest Labs описывает Klein как выпуск на базе той же основы FLUX 3, на которой создана недавно представленная робототехническая модель FLUX 3 Action. По словам компании, совместное обучение на изображениях, видео и аудио помогает системе изучать визуальную структуру и физическое поведение. Анонсированные функции Klein связаны с изображениями; релиз не подтверждает, что чекпойнт для изображений может напрямую управлять роботами.

«FLUX 3 позволяет сообществу адаптировать одну и ту же основу для совершенно разных задач — от творческой генерации до робототехники», — заявил в анонсе соучредитель и генеральный директор Black Forest Labs Робин Ромбах.

Компания также сообщает, что внешний партнёр Cinder провёл проверку безопасности обоих чекпойнтов Klein перед выпуском. Ей предшествовали фильтрация наборов данных и постобучение, призванное ограничить создание вредоносных результатов. По утверждению компании, у модели меньше уязвимостей, чем у других популярных моделей с открытыми весами, однако в релизе не приводятся численные сравнения или полная методика оценки.

Для предприятий ценность Klein будет зависеть от того, насколько локальный контроль, адаптация и условия лицензии окажутся подходящими по сравнению с размещённой у поставщика альтернативой.

Замеры на графических процессорах показывают, почему при расчёте затрат важно учитывать разрешение, вариант чекпойнта и оборудование: переход от 1K к 2K может увеличить время обработки с нескольких секунд до десятков секунд или минут на потребительской видеокарте. Опубликованные тарифы BFL теперь позволяют рассчитать стоимость API для каждого доступного разрешения, тогда как крупным организациям всё ещё нужно отдельно договариваться об условиях коммерческого самостоятельного размещения.