Коротко (TL;DR)
FLUX локально на 25 октября 2026 года — это не одна модель, а три поколения открытых весов от Black Forest Labs (BFL): FLUX.1, FLUX.2 и вышедший 15 октября FLUX 3 Image Klein на 5,6 млрд параметров. Какую версию брать, решают не номер и не хайп, а ваша видеопамять, оперативная память и то, будете ли вы зарабатывать на картинках.
- Коротко (TL;DR)
- Словарь терминов: VRAM, квантование, энкодер и апсемплер
- FLUX локально: какие версии открыты, а какие только в облаке
- Версии FLUX для своего ПК: размер файла, лицензия и права на картинки
- Качество по замерам: Elo от BFL против критики пользователей
- Сколько видеопамяти нужно FLUX: bf16, fp8, GGUF и INT8 по моделям
- Запуск FLUX в ComfyUI на Windows и Linux: от установки до картинки
- FLUX на Mac: Draw Things, mflux и ComfyUI на Apple Silicon
- Скорость FLUX на RTX 3060, 4070, 5090 и Apple M: секунды на картинку
- FLUX против Z-Image, Qwen-Image 2.1 и SDXL: что выбрать для себя
- Когда FLUX не подходит: риски анатомии, лицензии и 8 ГБ видеопамяти
- Какую модель FLUX взять под вашу видеокарту или Mac
- FAQ
- Минимум по заявке BFL: видеокарта NVIDIA RTX с 8 ГБ видеопамяти и сборка INT8 у FLUX 3 Image Klein. Независимых замеров на 8 ГБ пока нет.
- Проверенный вариант для 12 ГБ: FLUX.1 dev в fp8. На RTX 3060 он рисует картинку 1024×1024 за 63,9 секунды (20 шагов, замер ComputingForGeeks 20 октября 2026 года).
- Mac: работает через Draw Things, mflux и ComfyUI. Единственный независимый замер FLUX 3 Image Klein — MacBook Pro на M1 Max с 64 ГБ: 153–168 секунд на кадр.
- Лицензия: у FLUX.1 dev веса разрешены только для некоммерческих целей, а картинки по п. 2d можно использовать и в коммерции. Но генерацию ради дохода лицензия некоммерческой не считает, и под работу для клиентов BFL продаёт отдельную лицензию. У FLUX 3 Image Klein коммерческое использование картинок бесплатно, если годовая выручка вместе с аффилированными компаниями меньше $5 млн.
- Скрытая цена Klein: без апсемплера промпта (отдельной модели на 9 млрд параметров) BFL обещает заметно худший результат, а полный набор для ComfyUI весит 20,8 ГБ даже в int8.
- Диск: полный набор файлов под одну модель — от 12,5 ГБ (FLUX.2 klein 4B в fp8) до 53,8 ГБ (FLUX.2 dev в fp8), и основное время установки уходит на скачивание.
Словарь терминов: VRAM, квантование, энкодер и апсемплер
- VRAM (видеопамять) — память на самой видеокарте. Модель должна поместиться в неё целиком или по частям. Чем меньше влезает, тем больше программа гоняет данные из оперативной памяти и тем медленнее картинка.
- Единая память Mac — общая память чипа Apple M, из которой берут и процессор, и графика. Отдельной видеопамяти у Mac нет.
- Параметры (5,6B, 12B) — число весов модели в миллиардах. Грубо: больше параметров — больше памяти и выше потенциальное качество.
- bf16, fp8, INT8, NVFP4 — форматы хранения весов: 16, 8, 8 и 4 бита на вес. Чем меньше бит, тем меньше файл и память, ценой части мелких деталей.
- Квантование и GGUF — сжатие весов до меньшего числа бит. GGUF — формат таких сжатых файлов (Q8, Q5, Q4 — сколько бит в среднем на вес).
- Текстовый энкодер — отдельная языковая модель, которая переводит ваш промпт в числа для генератора. У FLUX.1 это T5-XXL, у FLUX 3 Image Klein — Qwen3-VL-4B.
- Апсемплер промпта — ещё одна модель, которая превращает короткий запрос в подробное описание сцены. FLUX 3 Image Klein обучали именно на таких описаниях.
- Шаги (steps) — сколько раз генератор уточняет картинку. Distilled-версии («дистиллированные», ускоренные обучением) обходятся 4–20 шагами вместо 50.
FLUX локально: какие версии открыты, а какие только в облаке
Открытые веса, которые можно скачать и запустить у себя, есть у трёх поколений FLUX. Флагманы — только облако. Это важно, потому что до 15 октября 2026 года почти все гайды писали, что у FLUX 3 открытых весов нет, и тогда это было верно.
Что можно скачать на 25 октября 2026 года:
- FLUX.1 [schnell] — быстрая модель на 12 млрд параметров, 4 шага, лицензия Apache 2.0.
- FLUX.1 [dev] — та же архитектура на 12 млрд, лучше детали, некоммерческая лицензия весов. Рядом лежит FLUX.1 Kontext [dev] для правки картинки по текстовой команде.
- FLUX.2 [dev] — 32 млрд параметров, файл 64,4 ГБ, некоммерческая лицензия.
- FLUX.2 [klein] 4B и 9B — компактные модели января 2026 года: 4B под Apache 2.0, 9B под некоммерческой лицензией.
- FLUX 3 Image Klein — 5,6 млрд параметров, генерация, редактирование до 10 референсов и разметка рамками, лицензия FLUX Kommunity.
FLUX 3 локально запускается только в версии Klein. Сам флагман FLUX 3 Image BFL отдаёт через API и закрытый доступ к весам, как и FLUX 3 Max и FLUX 3 Video. Klein BFL сама называет открытым членом семейства FLUX 3 Image и прямо пишет, что делала его под потребительские видеокарты.
Зачем вообще запускать у себя, если есть облако? Три причины: нет оплаты за каждую картинку, промпты и референсы не уходят на чужой сервер, а LoRA (небольшие дообучения под свой стиль или персонажа) подключаются без ограничений сервиса. Цена — железо и время на настройку.
Версии FLUX для своего ПК: размер файла, лицензия и права на картинки
Перед загрузкой полезно понять, что именно вы скачиваете. В таблице — размер файла самого генератора по данным Hugging Face API на 25 октября 2026 года, без текстового энкодера.Модель Параметры Файл генератора, bf16 Шаги Лицензия весов Логин на Hugging Face FLUX.1 [schnell] 12B 23,8 ГБ 4 Apache 2.0 нужен (gated) FLUX.1 [dev] 12B 23,8 ГБ 20–50 некоммерческая v1.1.1 нужен FLUX.1 Kontext [dev] 12B 23,8 ГБ н/д некоммерческая v1.1.1 нужен FLUX.2 [dev] 32B 64,4 ГБ н/д некоммерческая v2.0 нужен FLUX.2 [klein] 4B 4B 7,75 ГБ 4 (distilled) Apache 2.0 не нужен FLUX.2 [klein] 9B 9B 18,2 ГБ 4 (distilled) FLUX Non-Commercial нужен FLUX 3 Image Klein 5,6B 11,1 ГБ 16 (distilled), 50 (Base) FLUX Kommunity нужен
FLUX.1 локально — самый зрелый вариант: под него больше всего LoRA, готовых схем ComfyUI и инструкций. FLUX.2 локально имеет смысл в двух случаях: у вас карта на 24 ГБ и больше и вы готовы к 32B-модели, или вы хотите лёгкий klein 4B, который скачивается без логина и разрешает коммерцию.
Неожиданная деталь: даже FLUX.1 [schnell] с открытой Apache 2.0 на Hugging Face закрыт простым согласием с условиями. Без входа в аккаунт и токена загрузка падает с ошибкой 401 или 403 (ComputingForGeeks, сентябрь 2026 года). Без логина отдаётся только FLUX.2 [klein] 4B.
Веса и картинки — разные вещи: что разрешает лицензия dev
В выдаче встречаются два противоположных пересказа: «картинки из FLUX.1 dev нельзя продавать» и «картинки продавать можно, значит, dev годится для заказов». В тексте лицензии FLUX.1 [dev] v1.1.1 веса и картинки разведены по разным пунктам:
- Пункт 2b — веса. Модель можно использовать, распространять и дообучать только в некоммерческих целях.
- Пункт 2d — результаты (Outputs). BFL не заявляет прав на картинки и разрешает использовать их в любых целях, включая коммерческие, «кроме случаев, прямо запрещённых» лицензией. Отдельно назван запрет обучать на них конкурирующую модель.
На кадре — текст лицензии в репозитории BFL, снятый 25 октября 2026 года. Рамка 1 выделяет ограничение весов, рамка 2 — пункт про результаты.
Но из п. 2d не следует, что dev годится для заказов. Некоммерческой лицензия считает только такое использование, за которое вы не получаете «прямой или косвенной оплаты», и прямо исключает из него «деятельность, приносящую доход». Пункт 4a к тому же запрещает коммерческое использование «любых данных, созданных моделью», и как он сочетается с 2d, пользователи до сих пор спорят на Hugging Face. Сама BFL на странице лицензирования продаёт отдельный тариф для агентств и студий, которые делают картинки по заказу клиентов. Коммерцию без отдельной лицензии разрешают FLUX.1 schnell и FLUX.2 klein 4B под Apache 2.0. Плюс два условия dev: нужен фильтр контента или ручная проверка результатов, а там, где этого требует закон, картинку нужно помечать как созданную ИИ. Та же схема, включая оговорку п. 2d и запрет п. 4a, стоит и в лицензии FLUX [dev] v2.0 для FLUX.2.
Порог $5 млн у FLUX 3 Image Klein
У Klein своя лицензия — FLUX Kommunity License. По описанию BFL, она разрешает бесплатное коммерческое использование людям и компаниям с годовой выручкой меньше $5 млн, плюс исследования и некоммерческие задачи. README mflux уточняет: выручка считается вместе с аффилированными компаниями. Ровно $5 млн уже не «меньше». Крупному бизнесу BFL предлагает лицензию на самостоятельный хостинг или API.
В самом тексте FLUX Kommunity License v1.0 право сформулировано уже, чем в блоге. Человек или компания с выручкой меньше $5 млн («Qualifying User», п. 1e) может использовать картинки в коммерческих целях и запускать модель в рабочей среде «исключительно для создания таких картинок» (п. 2a). На остальное коммерческое использование, например распространение дообученной версии, п. 2b требует отдельной лицензии BFL. Условия про фильтр контента и пометку ИИ-картинок там те же, что у dev.
Качество по замерам: Elo от BFL против критики пользователей
Elo — рейтинг из попарных сравнений: людям показывают две картинки и просят выбрать лучшую. Для FLUX 3 Image Klein BFL публикует только собственные сравнения, и сама подписывает их как internal evaluations.Что заявляет BFL Значение Как проверено Прирост к FLUX.2 [klein] 9B в text-to-image +91 Elo внутренняя оценка BFL Прирост к FLUX.2 [klein] 9B в редактировании +70 Elo внутренняя оценка BFL Параметров меньше, чем у klein 9B на 38% 5,6B против 9B Соседи в сравнении Qwen-Image 2.1 — 7B, Krea 2 — 12,9B как пишут их разработчики, без энкодеров Место среди открытых моделей первое в генерации, мультиреференсе и правке внутренняя оценка BFL
Прирост в 91 пункт говорит, что маленькая модель стала лучше прошлой маленькой. Он не говорит, что Klein догнал полный FLUX 3 Image: такого сравнения BFL не публикует.
Пользователи на Hacker News 16 октября 2026 года (213 баллов, 59 комментариев) спорили как раз о людях в кадре. Один участник написал, что его типовой «тест на человека» модель провалила, а пальцы вышли непропорциональными. Другой — что штатный шаблон ComfyUI для Klein выдаёт «полурасплавленные лица уровня SD 1.5». Третий возразил: жалобы преувеличены, с полным набором, включая апсемплер, ошибки анатомии случаются изредка и реже, чем у FLUX.2 klein, а редактирование работает «действительно надёжно». Версию о том, что качество людей просело из-за чистки обучающих данных от откровенного контента, никто не подтвердил: это догадка.
Чего бенчмарки не показывают: как модель ведёт себя с вашим промптом на вашем железе. Автор теста на M1 Max (lilting.ch, 19 октября 2026 года) взял промпт и seed (число, задающее стартовый шум) из официального примера BFL, но в Diffusers получил другой кадр. Совпадение появилось, только когда он выставил раскладку шума как в референс-коде BFL, shift 16 и VAE в FP32. Разные программы с одними весами рисуют по-разному, и это нормально.
Сколько видеопамяти нужно FLUX: bf16, fp8, GGUF и INT8 по моделям
Размер модели в памяти считается просто: параметры умножить на байты на параметр. 12 млрд весов FLUX.1 в bf16 (2 байта) — это 24 ГБ, а файл на Hugging Face весит 23,8 ГБ. В 8 битах выходит около 12 ГБ. Файл GGUF Q4_K_S весит 6,81 ГБ, то есть около 4,5 бита на вес. У FLUX 3 Image Klein те же правила: 5,6B × 2 байта = 11,2 ГБ в bf16 и 5,6 ГБ в fp8, ровно как пишет BFL.
К генератору всегда добавляются текстовый энкодер, VAE (блок, который превращает результат в пиксели) и запас под вычисления. Поэтому полезно смотреть на полный набор файлов, а не только на главный. Подробнее про то, как считать память под модели, — в разборе о том, сколько видеопамяти нужно модели (там языковые модели, но логика байтов на параметр та же).
Самый лёгкий генератор — у FLUX.2 klein 4B в fp8 (4,07 ГБ), но в полном наборе FLUX 3 Image Klein в int8 весит 20,8 ГБ: больше половины приходится на апсемплер и энкодер. Одновременно в видеопамяти все 20,8 ГБ лежать не обязаны: апсемплер и энкодер отрабатывают до генератора, а BFL прямо предлагает прогонять апсемплер отдельно, если вместе с моделью он не помещается.Модель и формат Только генератор, ГБ Полный набор, ГБ FLUX.1 dev bf16 + T5 fp16 23,8 34,18 FLUX.1 dev fp8, всё в одном файле 17,25 17,25 FLUX.1 dev GGUF Q5_K_S + T5 fp8 8,29 13,77 FLUX.2 dev fp8 + Mistral fp8 35,46 53,83 FLUX.2 klein 4B fp8 + Qwen3-4B 4,07 12,45 FLUX 3 Image Klein int8, энкодер и апсемплер int8 5,83 20,78 FLUX 3 Image Klein bf16, всё в bf16 11,1 39,14
Полный набор — сумма файлов на Hugging Face: генератор, энкодер, VAE на 0,34 ГБ и у Klein апсемплер.
Под «FLUX dev fp8» почти всегда имеют в виду один файл — flux1-dev-fp8.safetensors на 17,25 ГБ от Comfy-Org. В нём сразу генератор, энкодеры и VAE, поэтому новичку его проще всего положить в ComfyUI. Отдельно генератор в fp8 весит около 11,9 ГБ, энкодер T5-XXL — 4,89 ГБ в fp8 или 9,79 ГБ в fp16.
Сколько видеопамяти реально требуется, по моделям:Модель Формат Видеопамять Чей замер или оценка FLUX.1 dev / schnell bf16 около 24 ГБ; RTX 4090 24 ГБ в референс-коде — нехватка памяти замер ComputingForGeeks, 09.2026 FLUX.1 dev fp8 в ComfyUI 12 ГБ хватает с подкачкой: пик 11 857 МиБ на RTX 3060; целиком — пик 19 460 МиБ на RTX 3090 замер ComputingForGeeks, 20.10.2026 FLUX.1 dev GGUF Q8_0 / Q5_K_S / Q4_K_S около 16 / 10 / 8 ГБ ориентир InsiderLLM FLUX.2 [klein] 4B bf16 / fp8 около 13 ГБ по BFL; 8,4 ГБ distilled по ComfyUI; около 7 ГБ в fp8 BFL, ComfyUI Docs, ComputingForGeeks FLUX.2 [klein] 9B bf16 / fp8 / GGUF Q4 около 29 / 14 / 11 ГБ ComputingForGeeks FLUX.2 [dev] bf16 / fp8 / GGUF Q4 около 64 / 32 / 19 ГБ ComputingForGeeks FLUX 3 Image Klein INT8 в ComfyUI от 8 ГБ (класс RTX 3070) заявка BFL, без независимых замеров FLUX 3 Image Klein референс-код без апсемплера, B200 31 ГБ bf16 / 26 ГБ fp8 / 25 ГБ nvfp4 замер BFL (nvidia-smi)
Почему разница в разных строках такая большая? Текущий ComfyUI (в тесте — v0.42.1) по умолчанию включает DynamicVRAM: веса, которые не влезли в карту, он подкачивает из оперативной памяти сам. Поэтому FLUX.1 dev fp8 доходит до конца даже на 12 ГБ, а референс-код BFL на той же модели в bf16 падает с ошибкой даже на 24 ГБ.
Что такое fp8 и чем он отличается от GGUF, проще понять на языковых моделях — в нашем разборе квантование Q4 против Q8 показано, где у сжатия начинается заметная потеря качества. Для картинок данных меньше: InsiderLLM оценивает потери GGUF Q8 почти в ноль, а Q4 — уже заметными, но это ориентир сайта, а не измерение.
Оперативная память и диск: скрытый пол для генерации картинок
ComfyUI сначала отображает чекпойнт в оперативную память и только потом перекладывает его на видеокарту. Файл fp8 на 17,2 ГБ на машине с 16 ГБ ОЗУ уже не помещается вместе с системой и браузером. В тесте ComputingForGeeks хост с 15 ГБ ОЗУ выдал первую картинку за 159,8 секунды вместо 68,3, а в режимах --gpu-only и --novram ComfyUI падал с ошибкой unable to mmap. Тёплая скорость при этом почти не изменилась: 65,15 против 63,91 секунды.
Вывод автора теста — 32 ГБ оперативной памяти как пол для моделей класса FLUX и 64 ГБ как комфорт. Источник один, и у маленького хоста ещё и был медленный слот PCIe Gen2, поэтому две причины не разделены. Диск закладывайте с запасом: одна модель FLUX.1 с энкодерами — около 45 ГБ, а референс-код BFL держит ещё и вторую копию весов.
Запуск FLUX в ComfyUI на Windows и Linux: от установки до картинки
ComfyUI — программа с интерфейсом в браузере, где генерация собирается из узлов (нод): загрузчик модели, энкодер, семплер, сохранение. Запуск FLUX локально проще всего делать именно в нём: поддержка FLUX 3 Image Klein появилась в первый же день, а для FLUX.1 и FLUX.2 есть готовые шаблоны. Тот же ComfyUI подходит и для локальной генерации видео на моделях Wan и LTX.
Общую установку ComfyUI разбирать подробно не будем: ниже — только то, что нужно, чтобы установить FLUX локально и не наступить на типовые грабли.
Шаг 1. Проверьте драйвер и PyTorch
Нужна видеокарта NVIDIA и свежий драйвер. В ComputingForGeeks на 20 октября 2026 года ссылаются на README ComfyUI: для карт NVIDIA 20-й серии и новее нужна сборка PyTorch cu130 или новее. На Windows проще взять портативную сборку или ComfyUI Desktop, где PyTorch уже внутри.
Шаг 2. Установите ComfyUI
На Linux:
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
pip install -r requirements.txt
python main.py
Интерфейс откроется по адресу http://127.0.0.1:8188. Запускайте сначала без флагов памяти: именно этот режим довёл FLUX до конца на всех картах в тесте ComputingForGeeks.
Шаг 3. Получите доступ к весам на Hugging Face
- Зайдите в аккаунт Hugging Face, откройте страницу нужной модели и нажмите «Agree and access repository». Делается один раз на модель.
- Создайте токен на чтение в настройках аккаунта и выполните
hf auth loginна своей машине.
Ошибка Cannot access … this is a gated repository значит, что пропущен один из двух шагов. Hugging Face из Украины доступен. Лицензия FLUX.2 [dev] при этом прямо запрещает использование из стран под всеобъемлющими санкциями и маскировку местоположения через прокси.
Шаг 4. Разложите файлы по папкам
| Что | Файл | Папка ComfyUI |
|---|---|---|
| FLUX.1 dev одним файлом | flux1-dev-fp8.safetensors (17,25 ГБ) | models/checkpoints/ |
| Генератор FLUX 3 Image Klein | flux3-image-klein-int8-convrot.safetensors (5,83 ГБ) | models/diffusion_models/ |
| Энкодер Klein | qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors (4,86 ГБ) | models/text_encoders/ |
| Апсемплер Klein | qwen3.5_9b_flux3_prompt_upsampler_int8_convrot.safetensors (9,75 ГБ) | models/text_encoders/ |
| VAE для FLUX.2 и Klein | flux2-vae.safetensors (0,34 ГБ) | models/vae/ |
Файлы Klein лежат в репозитории black-forest-labs/flux-3-image-klein-comfy: там же версии bf16 и NVFP4, а у апсемплера есть ещё вариант w4a8 на 6,72 ГБ.
На кадре — список файлов репозитория на Hugging Face, снятый 25 октября 2026 года без входа в аккаунт. Рамки показывают лицензию, пометку о закрытом доступе (файлы видны, но скачать их можно только после согласия) и сборку int8 на 5,83 ГБ, которую BFL рекомендует для карт на 8 ГБ.
Шаг 5. Откройте шаблон и сгенерируйте первую картинку
В ComfyUI откройте шаблоны (Workflow → Browse Templates), выберите FLUX.1 или FLUX 3 Klein и проверьте, что загрузчики указывают на ваши файлы. Для FLUX.1 dev ComputingForGeeks мерил на 20 шагах и 1024×1024, у Klein distilled по умолчанию 16 шагов без CFG (усиления следования промпту).
С Klein следите за апсемплером. В README BFL это сформулировано жёстко: модель обучена на подписях, которые пишет апсемплер, и промпт «как напечатан» даёт заметно более слабый результат. Если в вашем шаблоне узла апсемплера нет, пропустите промпт через него отдельно или пишите развёрнутое описание сцены вручную: кадрирование, предмет, фон, свет.
Шаг 6. Если не хватает памяти
- Ошибка
CUDA out of memoryна 12–16 ГБ почти всегда значит, что включён--gpu-only. Уберите флаг. --lowvramв текущем ComfyUI ничего не делает, когда включён DynamicVRAM: старые советы для 12 ГБ устарели.--novramоставляет в видеопамяти около 3 ГБ. На RTX 3060 картинка стала на 15% медленнее (73,5 с), на RTX 5060 Ti — на 22% (45,2 с).- Апсемплер и Klein не влезают вместе — BFL советует сначала прогнать апсемплер отдельно, сохранить подпись в файл и подать её модели с флагом
--no-pup(это команды референс-кода). - RTX 30-й серии и FLUX 3 Image Klein — флаг
--fp8в референс-коде требует Ada, Hopper или Blackwell. На RTX 3060, 3070 и 3090 BFL советует int8-файлы в ComfyUI.
FLUX на Mac: Draw Things, mflux и ComfyUI на Apple Silicon
FLUX AI локально на Mac работает тремя путями, и они заметно отличаются по удобству и по тому, какие модели поддерживают. Общее правило: формата fp8 на macOS нет, поэтому вместо него используют кванты MLX или GGUF. Если вы только выбираете компьютер, начните с разбора какой Mac выбрать — там сравнены линейки по задачам.Путь Что это FLUX 3 Image Klein Плюсы Минусы Draw Things бесплатное приложение для iPhone, iPad и Mac, работает офлайн поддержка не подтверждена ставится из App Store, без терминала нет узловых схем, как в ComfyUI mflux порт моделей на MLX — фреймворк Apple для машинного обучения да, с октября 2026 года кванты 4/6/8 бит, LoRA, команды в одну строку только терминал, апсемплер не встроен ComfyUI та же программа, что на ПК, через PyTorch MPS модель поддерживается, замеров на Mac нет общие схемы с Windows и Linux нет fp8, вместо него GGUF
Draw Things по официальному сайту бесплатен и работает без интернета. Поддержку FLUX.2 приложение, по данным RentAMac, получило в обновлении декабря 2025 года. Про FLUX 3 Image Klein подтверждённых данных нет.
Как запустить FLUX 3 Image Klein через mflux
- Установите менеджер
uv, затем mflux:
uv tool install --upgrade mflux
- Примите лицензию на странице модели на Hugging Face и выполните
hf auth login. - Сгенерируйте картинку. Ширина и высота должны делиться на 16:
mflux-generate-flux3 --prompt "A cozy corner bakery storefront in the early morning, warm light inside, wet cobblestone street, photograph" --seed 3 --width 1024 --height 1024 -q 8
- Чтобы не квантовать модель при каждом запуске, сохраните её один раз:
mflux-save --model flux3-image-klein --quantize 4 --path ~/models/flux3-klein-q4.
Для FLUX.2 klein команда другая — mflux-generate-flux2. Обычный mflux-generate с FLUX.2 падает с ошибкой: автор lilting.ch наступил на это в апреле 2026 года. FLUX.1 mflux поддерживает как устаревшую ветку. Учтите главное ограничение: mflux не переписывает промпты, апсемплера BFL в нём нет, поэтому описание сцены пишите подробно сами. Для чипов семейства M1 в mflux есть режим вычислений в float16 — флаг --compute-precision float16.
Сколько памяти Mac нужно для FLUX 3 Image Klein
Разработчики mflux замерили память и скорость на M4 Pro с 64 ГБ: distilled-модель, 1024×1024, 16 шагов.Формат mflux На диске Пик памяти Время на шаг bf16 — 30,7 ГБ 6,4 с -q 89,2 ГБ 22,8 ГБ 7,0 с -q 67,1 ГБ 20,6 ГБ 7,1 с -q 45,0 ГБ 18,5 ГБ 7,0 с
Квантование здесь экономит память, но не время. Пики сняты со старым декодером VAE, сейчас он требует меньше, так что реальные цифры чуть ниже. Отсюда пол: Mac с 16 ГБ для Klein тесен даже в 4 битах, 24 ГБ — рабочий минимум с -q 4 или -q 8, 32 ГБ и больше — комфорт. Сколько из единой памяти macOS отдаёт графике и какие модели влезают в 16, 32 и 64 ГБ, разобрано в статье про единую память Mac для ИИ.
На M1 Max с 64 ГБ (PyTorch MPS, Diffusers, BF16) автор lilting.ch видел 19,6 ГиБ сразу после загрузки и 27–33 ГиБ после генерации, без свопа. Веса для Diffusers заняли около 30 ГиБ на диске, апсемплер — ещё около 17,5 ГиБ.
Скорость FLUX на RTX 3060, 4070, 5090 и Apple M: секунды на картинку
Скорость без методики бессмысленна: «60–80 секунд» ничего не говорит, пока неизвестны шаги, разрешение и программа. Поэтому у каждой строки ниже указано, кто и как мерил. Своих замеров у нас нет.
Лучшие данные по FLUX.1 dev fp8 — тест ComputingForGeeks от 20 октября 2026 года: ComfyUI v0.42.1, 1024×1024, 20 шагов, одна картинка за раз, тёплое среднее из трёх, каждая карта — на своём арендованном хосте vast.ai с одним образом Docker.
RTX 5090 рисует картинку в 7,2 раза быстрее RTX 3060, а RTX 5060 Ti на 16 ГБ — в 1,7 раза быстрее. RTX 3090 держит модель целиком в своих 24 ГБ, но на fp8 отстаёт от 5090 в 2,63 раза, хотя на SDXL разрыв только 1,71. Автор теста объясняет это тем, что ComfyUI поддерживает fp8 аппаратно только на 40-й и 50-й сериях, но отдельно это не проверял.Видеокарта Обычный режим, с --novram, сПик видеопамяти Картинок в час RTX 3060 12 ГБ 63,91 73,52 11 857 МиБ около 56 RTX 5060 Ti 16 ГБ 37,02 45,15 15 749 МиБ около 97 RTX 3090 24 ГБ 23,23 н/д 19 460 МиБ около 155 RTX 5090 32 ГБ, лимит 450 Вт 8,84 н/д 17 638 МиБ около 407
RTX 4090 в этом тесте не было. Нашлась только одна цифра: 10,05 секунды на FLUX.1 dev fp8 в ComfyUI из рекламного поста Novita, которая сдаёт такие машины в аренду (18 марта 2025 года). Шагов и разрешения там нет, поэтому в таблицу мы её не ставим. RTX 5090 работала с лимитом 450 Вт вместо 600 Вт, выставленных у этой карты по умолчанию, так что её строка — нижняя граница.
Для FLUX 3 Image Klein картина другая: независимых замеров на RTX пока нет вовсе. Есть цифры NVIDIA, которые опубликовала BFL, один замер на Mac и данные mflux.
По заявке BFL Klein в INT8 рисует 1 Мп примерно за 4 секунды на RTX 5090 и за 8,9 секунды на RTX 4070 — это в несколько раз быстрее FLUX.1 dev на тех же картах. На Mac один кадр занимает от полутора до трёх минут, и сравнивать эти цифры с RTX можно только по порядку величин.Устройство Программа и формат Время на картинку Что это RTX 5090 ComfyUI, INT8, 16 шагов около 4 с замер NVIDIA, опубликован BFL RTX 4070 ComfyUI, INT8, 16 шагов, 1024² 8,9 с замер NVIDIA, опубликован BFL RTX 3090 INT8 ≈ 7–10,5 с, ≈ оценка 4 с × 1,71…2,63 (отношение 3090 к 5090 на SDXL и на FLUX.1 fp8) RTX 3060 INT8 ≈ 17–29 с, ≈ оценка 4 с × 4,3…7,2 (то же отношение для 3060); INT8 на 30-й серии никто не мерил M4 Pro 64 ГБ mflux, bf16, 16 шагов, 1024² около 105 с вместе с загрузкой модели замер разработчиков mflux (6,4 с на шаг) M1 Max 64 ГБ Diffusers, MPS, BF16, 1024² 168 с замер lilting.ch, 18–19.10.2026 M1 Max 64 ГБ Diffusers, MPS, BF16, 832×1216 153 с замер lilting.ch
Время Klein не включает апсемплер промпта, а кроме строки M4 Pro — ещё загрузку модели и сохранение файла. Редактирование на M1 Max шло дольше: 298 секунд для кадра 1024×1024.
Отдельно про Apple M5. Apple пишет, что картинка 1024×1024 в FLUX-dev-4bit через MLX на M5 генерируется более чем в 3,8 раза быстрее, чем на M4. Это относительная цифра производителя: модель — FLUX.1 dev в 4 битах, а не FLUX 3, и абсолютного времени Apple не называет. Ускорение даёт Neural Accelerators в графике M5, и MLX использует их только на macOS 26.2 и новее. Кроме M4 Pro и M1 Max, абсолютных замеров FLUX 3 Image Klein на чипах Apple мы не нашли.
Почему мы не даём формулу скорости для Mac? Тот же автор lilting.ch в апреле 2026 года оценил FLUX.2 klein на Mac в «3–5 минут» на картинку, а потом замерил 21,4 секунды чистой генерации на M1 Max (4 шага, mflux, 31,7 с вместе с обвязкой) и сам назвал оценку сильно ошибочной. На Mac слишком много зависит от программы.
FLUX против Z-Image, Qwen-Image 2.1 и SDXL: что выбрать для себя
FLUX — не единственная открытая модель, которую можно запустить локально, и не всегда лучшая под вашу задачу. Сравнение по тому, что проверяется по карточкам Hugging Face; где данных нет, стоит «н/д».Модель Параметры генератора Файл генератора Лицензия весов Редактирование Где запускать FLUX 3 Image Klein 5,6B + энкодер 4B 11,1 ГБ bf16 / 5,83 ГБ int8 FLUX Kommunity, бесплатно до $5 млн выручки да, до 10 референсов ComfyUI, Diffusers, mflux FLUX.1 dev 12B 23,8 ГБ / 17,25 ГБ fp8 с энкодерами некоммерческая; картинки по п. 2d — с оговорками через Kontext [dev] ComfyUI, Draw Things, mflux FLUX.2 klein 4B 4B 7,75 ГБ / 4,07 ГБ fp8 Apache 2.0 да ComfyUI, mflux Z-Image Turbo 6B 12,31 ГБ bf16 / 6,2 ГБ int8 Apache 2.0 н/д ComfyUI, mflux Qwen-Image 2.1 7,1B + энкодер 8B около 14,2 ГБ bf16 qwen-research да, мультиреференс ComfyUI, mflux Krea 2 около 12–13B н/д н/д нет mflux SDXL base 1.0 н/д 6,94 ГБ OpenRAIL++ через сторонние схемы ComfyUI, Draw Things SD 3.5 Large н/д н/д Stability AI Community, gated н/д ComfyUI
Как выбирать:
- Нужна коммерция без порогов по выручке — FLUX.2 klein 4B или Z-Image Turbo под Apache 2.0.
- Нужна правка картинок и разметка рамками — FLUX 3 Image Klein: одна модель умеет генерацию, редактирование до 10 референсов и расстановку объектов по координатам.
- Есть готовые LoRA и схемы под старую модель — FLUX.1 dev: экосистема у него до сих пор самая богатая.
- Слабая карта на 8 ГБ и нужна проверенная схема прямо сейчас — SDXL: его файл весит 6,94 ГБ, модель вышла ещё в июле 2023 года, и схем под неё больше всего.
Лицензию Qwen-Image 2.1 мы видим только по полю Hugging Face — qwen-research. По названию это исследовательская лицензия: перед коммерческим использованием её текст нужно прочитать отдельно.
Когда FLUX не подходит: риски анатомии, лицензии и 8 ГБ видеопамяти
- Люди и руки у FLUX 3 Image Klein. Критика на Hacker News от 16 октября 2026 года — про пальцы, лица и «боди-хоррор» в штатном шаблоне ComfyUI. Есть и обратные отзывы, но если ваша задача — портреты, сначала проверьте Klein на своих промптах, прежде чем переводить на него работу.
- Апсемплер обязателен по BFL, а пользователи пишут «то так, то эдак». Это ещё 18,8 ГБ в bf16 или 9,75 ГБ в int8 и отдельная модель в памяти. Без него BFL обещает заметно более слабый результат.
- 8 ГБ видеопамяти — это пол, а не комфорт. Заявка «4K на 8 ГБ» разошлась по X после релиза, но взята из блога BFL: независимых замеров на 8 ГБ на 25 октября 2026 года нет. Энкодер и апсемплер в int8 весят 4,86 и 9,75 ГБ, так что вместе с генератором на такой карте они не помещаются.
- Память и формат. На 24 ГБ не помещается bf16 (референс-код BFL на RTX 4090 получает нехватку памяти даже с
--offload, ComputingForGeeks, 23 сентября 2026 года). На хосте с 15 ГБ ОЗУ первая картинка шла в 2,3 раза дольше (159,8 против 68,3 с), а в режимах--gpu-onlyи--novramComfyUI падал: fp8-чекпойнт на 17,2 ГБ не помещался в память. fp8 нет на Mac и на RTX 30 в референс-коде Klein. Обходы — в разделе про видеопамять и в шаге 6 установки. - Бизнесу и фрилансу. Веса FLUX.1 dev, Kontext dev, FLUX.2 dev и klein 9B выпущены под некоммерческими лицензиями. Коммерцию без порога разрешает Apache 2.0 (FLUX.1 schnell, FLUX.2 klein 4B, Z-Image Turbo), FLUX Kommunity у Klein — только коммерческое использование картинок и запуск модели ради них, при выручке меньше $5 млн; для остального BFL продаёт платную лицензию.
- Пометка ИИ. Референс-код Klein пишет в EXIF картинки «Software: AI generated» и «Make: Black Forest Labs». Для клиентских задач это плюс, для тех, кто хотел бы скрыть происхождение, — нет.
Когда проще облако: если картинок мало, а видеокарты нет. API FLUX 3 Image Klein стоит от $0,009 за картинку 1K (цена BFL на 15 октября 2026 года), а флагман FLUX 3 Image и конкуренты сравнены в обзоре облачных генераторов картинок. Сотня картинок 1K через API Klein по этой цене — около $0,9, и для разовой задачи это дешевле времени на установку.
Какую модель FLUX взять под вашу видеокарту или Mac
| Железо | Что ставить | Формат | Чего ждать |
|---|---|---|---|
| RTX с 8 ГБ (3070, 4060) | FLUX 3 Image Klein | int8 в ComfyUI | работает по заявке BFL; энкодер и апсемплер по очереди; замеров нет |
| RTX 3060 12 ГБ | FLUX.1 dev или Klein | fp8 одним файлом / int8 | 63,9 с на FLUX.1 dev; Klein ≈ 17–29 с, ≈ оценка |
| RTX 4070 12 ГБ | FLUX 3 Image Klein | int8 | 8,9 с по замеру NVIDIA |
| 16 ГБ (5060 Ti, 4060 Ti 16 ГБ) | FLUX.1 dev или FLUX.2 klein 9B | fp8 | 37 с на FLUX.1 dev; klein 9B около 14 ГБ |
| 24 ГБ (3090, 4090) | FLUX.1 dev целиком или FLUX.2 dev | fp8 / GGUF Q4 | 23,2 с на 3090; FLUX.2 dev около 19 ГБ в Q4 |
| RTX 5090 32 ГБ | Klein или FLUX.2 dev | INT8 или NVFP4 / fp8 | около 4 с у Klein в INT8; FLUX.2 dev в fp8 (35,46 ГБ) целиком не помещается, ComfyUI подкачивает из ОЗУ |
| Mac 16 ГБ | FLUX.2 klein 4B | mflux | Klein тесен даже в 4 битах |
| Mac 24–36 ГБ | FLUX 3 Image Klein | mflux -q 4 или -q 8 | пик 18,5–22,8 ГБ на M4 Pro |
| Mac 64 ГБ и больше | FLUX 3 Image Klein | bf16 | 153–168 с на M1 Max; на новых чипах быстрее |
| Работа на заказ | FLUX.2 klein 4B, Z-Image Turbo или Klein | любой | лицензия важнее скорости |
Пример расчёта для RTX 3060 12 ГБ. Набор FLUX.1 dev fp8 одним файлом весит 17,25 ГБ, это больше видеопамяти, поэтому ComfyUI подкачивает часть весов из ОЗУ: пик в тесте — 11 857 МиБ, то есть почти вся карта. Значит, нужны 32 ГБ оперативной памяти, иначе первая картинка будет идти минуты. Тёплая генерация — около минуты, в час выходит около 56 картинок. Если этого мало, Klein в int8 по оценке будет в 2–4 раза быстрее, но с апсемплером и без независимых замеров.
Если вы выбираете не модель, а сам компьютер под генерацию, то на ПК решает объём видеопамяти, а на Mac — объём единой памяти и поколение чипа.
Что устареет первым: скорость Klein на RTX (ждём независимые замеры), поддержка Klein в Draw Things и ComfyUI-шаблонах и цены API. Свежие цифры смотрите на странице модели BFL и в карточках Hugging Face.
FAQ
Запустится ли FLUX на RTX 3060 12 ГБ и сколько ждать одну картинку?
Да. FLUX.1 dev в fp8 на RTX 3060 12 ГБ рисует картинку 1024×1024 за 63,9 секунды при 20 шагах (ComfyUI 0.42.1, замер ComputingForGeeks 20 октября 2026 года). Часть весов ComfyUI подкачивает из оперативной памяти, поэтому нужны 32 ГБ ОЗУ. FLUX 3 Image Klein в int8 по нашей грубой оценке быстрее, около 17–29 секунд, но замеров нет.
Можно ли продавать картинки, созданные в FLUX.1 dev, и что значит порог $5 млн в FLUX 3 Image Klein?
Пункт 2d лицензии FLUX.1 dev разрешает использовать картинки в любых целях, включая коммерческие, кроме прямо запрещённых. Но сама модель разрешена только для некоммерческих целей, а генерацию ради дохода лицензия некоммерческой не считает: под продажу и заказы BFL предлагает платную лицензию. У FLUX 3 Image Klein коммерческое использование картинок бесплатно при годовой выручке меньше $5 млн вместе с аффилированными (п. 1e и 2a лицензии FLUX Kommunity).
Потянет ли MacBook с 16 ГБ памяти и чем запускать — Draw Things или mflux?
С 16 ГБ разумнее FLUX.2 klein 4B через mflux или Draw Things. FLUX 3 Image Klein даже в 4 битах в mflux на M4 Pro занимал до 18,5 ГБ, так что 16 ГБ для него тесно. Draw Things проще: приложение бесплатно и без терминала. mflux даёт больше контроля и уже поддерживает Klein, но апсемплера в нём нет.
Чем FLUX 3 Image Klein отличается от FLUX.2 klein и нужен ли мне апсемплер промпта?
FLUX 3 Image Klein — модель на 5,6 млрд параметров с энкодером Qwen3-VL-4B, 16 шагами и лицензией FLUX Kommunity. FLUX.2 klein — модели 4B и 9B на 4 шагах. По внутренним оценкам BFL Klein выигрывает у klein 9B 91 пункт Elo. Апсемплер BFL считает обязательным: без него результат заметно слабее, а с ним добавляется 9,75–18,8 ГБ.
FLUX 3 тоже можно скачать, или это только платный API?
Скачать можно только FLUX 3 Image Klein: его веса открыты с 15 октября 2026 года на Hugging Face после согласия с лицензией. Флагманы FLUX 3 Image, FLUX 3 Max и FLUX 3 Video доступны через API и закрытый доступ к весам. Klein работает и через API BFL — от $0,009 за картинку 1K.
