Коротко (TL;DR)
FLUX локально на 25 жовтня 2026 року — це не одна модель, а три покоління відкритих ваг від Black Forest Labs (BFL): FLUX.1, FLUX.2 і FLUX 3 Image Klein на 5,6 млрд параметрів, що вийшов 15 жовтня. Яку версію брати, вирішують не номер і не хайп, а ваша відеопам’ять, оперативна пам’ять і те, чи будете ви заробляти на картинках.
- Коротко (TL;DR)
- Словник термінів: VRAM, квантування, енкодер і апсемплер
- FLUX локально: які версії відкриті, а які лише в хмарі
- Версії FLUX для свого ПК: розмір файлу, ліцензія і права на картинки
- Якість за вимірами: Elo від BFL проти критики користувачів
- Скільки відеопам’яті потрібно FLUX: bf16, fp8, GGUF і INT8
- Запуск FLUX у ComfyUI на Windows і Linux: від встановлення до картинки
- FLUX на Mac: Draw Things, mflux і ComfyUI на Apple Silicon
- Швидкість FLUX на RTX 3060, 4070, 5090 і Apple M: секунди на картинку
- FLUX проти Z-Image, Qwen-Image 2.1 і SDXL: що обрати для себе
- Коли FLUX не підходить: ризики анатомії, ліцензії та 8 ГБ відеопам’яті
- Яку модель FLUX узяти під вашу відеокарту або Mac
- FAQ
- Мінімум за заявою BFL: відеокарта NVIDIA RTX з 8 ГБ відеопам’яті та збірка INT8 у FLUX 3 Image Klein. Незалежних вимірів на 8 ГБ поки немає.
- Перевірений варіант для 12 ГБ: FLUX.1 dev у fp8. На RTX 3060 він малює картинку 1024×1024 за 63,9 секунди (20 кроків, вимір ComputingForGeeks 20 жовтня 2026 року).
- Mac: працює через Draw Things, mflux і ComfyUI. Єдиний незалежний вимір FLUX 3 Image Klein — MacBook Pro на M1 Max із 64 ГБ: 153–168 секунд на кадр.
- Ліцензія: у FLUX.1 dev ваги дозволені лише для некомерційних цілей, а картинки за п. 2d можна використовувати і в комерції. Але генерацію заради доходу ліцензія некомерційною не вважає, і під роботу для клієнтів BFL продає окрему ліцензію. У FLUX 3 Image Klein комерційне використання картинок безкоштовне, якщо річний виторг разом з афілійованими компаніями менший за $5 млн.
- Прихована ціна Klein: без апсемплера промпта (окремої моделі на 9 млрд параметрів) BFL обіцяє помітно гірший результат, а повний набір для ComfyUI важить 20,8 ГБ навіть в int8.
- Диск: повний набір файлів під одну модель — від 12,5 ГБ (FLUX.2 klein 4B у fp8) до 53,8 ГБ (FLUX.2 dev у fp8), і основний час встановлення йде на завантаження.
Словник термінів: VRAM, квантування, енкодер і апсемплер
- VRAM (відеопам’ять) — пам’ять на самій відеокарті. Модель має вміститися в неї повністю або частинами. Що менше вміщується, то більше програма ганяє дані з оперативної пам’яті й то повільніше виходить картинка.
- Єдина пам’ять Mac — спільна пам’ять чипа Apple M, з якої беруть і процесор, і графіка. Окремої відеопам’яті Mac не має.
- Параметри (5,6B, 12B) — кількість ваг моделі в мільярдах. Грубо: більше параметрів — більше пам’яті й вища потенційна якість.
- bf16, fp8, INT8, NVFP4 — формати зберігання ваг: 16, 8, 8 і 4 біти на вагу. Що менше бітів, то менші файл і пам’ять, ціною частини дрібних деталей.
- Квантування і GGUF — стиснення ваг до меншої кількості бітів. GGUF — формат таких стиснених файлів (Q8, Q5, Q4 — скільки бітів у середньому на вагу).
- Текстовий енкодер — окрема мовна модель, яка перетворює ваш промпт на числа для генератора. У FLUX.1 це T5-XXL, у FLUX 3 Image Klein — Qwen3-VL-4B.
- Апсемплер промпта — ще одна модель, яка перетворює короткий запит на докладний опис сцени. FLUX 3 Image Klein навчали саме на таких описах.
- Кроки (steps) — скільки разів генератор уточнює картинку. Distilled-версії («дистильовані», прискорені навчанням) обходяться 4–20 кроками замість 50.
FLUX локально: які версії відкриті, а які лише в хмарі
Відкриті ваги, які можна завантажити й запустити в себе, мають три покоління FLUX. Флагмани — тільки хмара. Це важливо, бо до 15 жовтня 2026 року майже всі гайди писали, що у FLUX 3 відкритих ваг немає, і тоді це було правдою.
Що можна завантажити на 25 жовтня 2026 року:
- FLUX.1 [schnell] — швидка модель на 12 млрд параметрів, 4 кроки, ліцензія Apache 2.0.
- FLUX.1 [dev] — та сама архітектура на 12 млрд, кращі деталі, некомерційна ліцензія ваг. Поруч лежить FLUX.1 Kontext [dev] для правки картинки текстовою командою.
- FLUX.2 [dev] — 32 млрд параметрів, файл 64,4 ГБ, некомерційна ліцензія.
- FLUX.2 [klein] 4B і 9B — компактні моделі січня 2026 року: 4B під Apache 2.0, 9B під некомерційною ліцензією.
- FLUX 3 Image Klein — 5,6 млрд параметрів, генерація, редагування до 10 референсів і розмітка рамками, ліцензія FLUX Kommunity.
FLUX 3 локально запускається тільки у версії Klein. Сам флагман FLUX 3 Image BFL віддає через API і закритий доступ до ваг, як і FLUX 3 Max та FLUX 3 Video. Klein BFL сама називає відкритим членом сімейства FLUX 3 Image і прямо пише, що робила його під споживчі відеокарти.
Навіщо взагалі запускати в себе, якщо є хмара? Три причини: немає оплати за кожну картинку, промпти й референси не йдуть на чужий сервер, а LoRA (невеликі донавчання під свій стиль чи персонажа) підключаються без обмежень сервісу. Ціна — залізо і час на налаштування.
Версії FLUX для свого ПК: розмір файлу, ліцензія і права на картинки
Перед завантаженням варто зрозуміти, що саме ви завантажуєте. У таблиці — розмір файлу самого генератора за даними Hugging Face API на 25 жовтня 2026 року, без текстового енкодера.Модель Параметри Файл генератора, bf16 Кроки Ліцензія ваг Вхід на Hugging Face FLUX.1 [schnell] 12B 23,8 ГБ 4 Apache 2.0 потрібен (gated) FLUX.1 [dev] 12B 23,8 ГБ 20–50 некомерційна v1.1.1 потрібен FLUX.1 Kontext [dev] 12B 23,8 ГБ н/д некомерційна v1.1.1 потрібен FLUX.2 [dev] 32B 64,4 ГБ н/д некомерційна v2.0 потрібен FLUX.2 [klein] 4B 4B 7,75 ГБ 4 (distilled) Apache 2.0 не потрібен FLUX.2 [klein] 9B 9B 18,2 ГБ 4 (distilled) FLUX Non-Commercial потрібен FLUX 3 Image Klein 5,6B 11,1 ГБ 16 (distilled), 50 (Base) FLUX Kommunity потрібен
FLUX.1 локально — найзріліший варіант: під нього найбільше LoRA, готових схем ComfyUI та інструкцій. FLUX.2 локально має сенс у двох випадках: у вас карта на 24 ГБ і більше і ви готові до 32B-моделі, або ви хочете легкий klein 4B, який завантажується без входу в акаунт і дозволяє комерцію.
Несподівана деталь: навіть FLUX.1 [schnell] з відкритою Apache 2.0 на Hugging Face закритий простою згодою з умовами. Без входу в акаунт і токена завантаження падає з помилкою 401 або 403 (ComputingForGeeks, вересень 2026 року). Без входу віддається тільки FLUX.2 [klein] 4B.
Ваги й картинки — різні речі: що дозволяє ліцензія dev
У видачі трапляються два протилежні перекази: «картинки з FLUX.1 dev не можна продавати» і «картинки продавати можна, отже, dev годиться для замовлень». У тексті ліцензії FLUX.1 [dev] v1.1.1 ваги й картинки розведено по різних пунктах:
- Пункт 2b — ваги. Модель можна використовувати, поширювати й донавчати лише з некомерційною метою.
- Пункт 2d — результати (Outputs). BFL не заявляє прав на картинки й дозволяє використовувати їх із будь-якою метою, зокрема комерційною, «крім випадків, прямо заборонених» ліцензією. Окремо названо заборону навчати на них конкурентну модель.
На кадрі — текст ліцензії в репозиторії BFL, знятий 25 жовтня 2026 року. Рамка 1 виділяє обмеження ваг, рамка 2 — пункт про результати.
Але з п. 2d не випливає, що dev годиться для замовлень. Некомерційним ліцензія вважає лише таке використання, за яке ви не отримуєте «прямої чи непрямої оплати», і прямо виключає з нього «діяльність, що приносить дохід». Пункт 4a до того ж забороняє комерційне використання «будь-яких даних, створених моделлю», і як він поєднується з 2d, користувачі досі сперечаються на Hugging Face. Сама BFL на сторінці ліцензування продає окремий тариф для агенцій і студій, які роблять картинки на замовлення клієнтів. Комерцію без окремої ліцензії дозволяють FLUX.1 schnell і FLUX.2 klein 4B під Apache 2.0. Плюс дві умови dev: потрібен фільтр контенту або ручна перевірка результатів, а там, де цього вимагає закон, картинку треба позначати як створену ШІ. Та сама схема, зокрема застереження п. 2d і заборона п. 4a, є і в ліцензії FLUX [dev] v2.0 для FLUX.2.
Поріг $5 млн у FLUX 3 Image Klein
У Klein своя ліцензія — FLUX Kommunity License. За описом BFL, вона дозволяє безкоштовне комерційне використання людям і компаніям із річним виторгом менше за $5 млн, плюс дослідження й некомерційні завдання. README mflux уточнює: виторг враховують разом з афілійованими компаніями. Рівно $5 млн — це вже не «менше». Великому бізнесу BFL пропонує ліцензію на самостійний хостинг або API.
У самому тексті FLUX Kommunity License v1.0 право сформульовано вужче, ніж у блозі. Людина чи компанія з виторгом менше за $5 млн («Qualifying User», п. 1e) може використовувати картинки з комерційною метою і запускати модель у робочому середовищі «виключно для створення таких картинок» (п. 2a). На інше комерційне використання, наприклад поширення донавченої версії, п. 2b вимагає окремої ліцензії BFL. Умови щодо фільтра контенту й позначки ШІ-картинок там ті самі, що в dev.
Якість за вимірами: Elo від BFL проти критики користувачів
Elo — рейтинг із попарних порівнянь: людям показують дві картинки й просять обрати кращу. Для FLUX 3 Image Klein BFL публікує лише власні порівняння і сама підписує їх як internal evaluations.Що заявляє BFL Значення Як перевірено Приріст до FLUX.2 [klein] 9B у text-to-image +91 Elo внутрішня оцінка BFL Приріст до FLUX.2 [klein] 9B у редагуванні +70 Elo внутрішня оцінка BFL Параметрів менше, ніж у klein 9B на 38% 5,6B проти 9B Сусіди в порівнянні Qwen-Image 2.1 — 7B, Krea 2 — 12,9B як пишуть їхні розробники, без енкодерів Місце серед відкритих моделей перше в генерації, мультиреференсі й правці внутрішня оцінка BFL
Приріст у 91 пункт означає, що маленька модель стала кращою за попередню маленьку. Він не означає, що Klein наздогнав повний FLUX 3 Image: такого порівняння BFL не публікує.
Користувачі на Hacker News 16 жовтня 2026 року (213 балів, 59 коментарів) сперечалися саме про людей у кадрі. Один учасник написав, що його типовий «тест на людину» модель провалила, а пальці вийшли непропорційними. Інший — що штатний шаблон ComfyUI для Klein видає «напіврозплавлені обличчя рівня SD 1.5». Третій заперечив: скарги перебільшені, з повним набором, включно з апсемплером, помилки анатомії трапляються зрідка й рідше, ніж у FLUX.2 klein, а редагування працює «справді надійно». Версію, що якість людей просіла через чищення навчальних даних від відвертого контенту, ніхто не підтвердив: це здогадка.
Чого бенчмарки не показують: як модель поводиться з вашим промптом на вашому залізі. Автор тесту на M1 Max (lilting.ch, 19 жовтня 2026 року) узяв промпт і seed (число, що задає стартовий шум) з офіційного прикладу BFL, але в Diffusers отримав інший кадр. Збіг з’явився, лише коли він виставив розкладку шуму як у референс-коді BFL, shift 16 і VAE у FP32. Різні програми з тими самими вагами малюють по-різному, і це нормально.
Скільки відеопам’яті потрібно FLUX: bf16, fp8, GGUF і INT8
Розмір моделі в пам’яті обчислюється просто: параметри помножити на байти на параметр. 12 млрд ваг FLUX.1 у bf16 (2 байти) — це 24 ГБ, а файл на Hugging Face важить 23,8 ГБ. У 8 бітах виходить близько 12 ГБ. Файл GGUF Q4_K_S важить 6,81 ГБ, тобто близько 4,5 біта на вагу. У FLUX 3 Image Klein ті самі правила: 5,6B × 2 байти = 11,2 ГБ у bf16 і 5,6 ГБ у fp8, рівно як пише BFL.
До генератора завжди додаються текстовий енкодер, VAE (блок, що перетворює результат на пікселі) і запас під обчислення. Тому корисно дивитися на повний набір файлів, а не лише на головний. Докладніше про те, як рахувати пам’ять під моделі, — у розборі про те, скільки відеопам’яті потрібно моделі (там мовні моделі, але логіка байтів на параметр та сама).
Найлегший генератор — у FLUX.2 klein 4B у fp8 (4,07 ГБ), але в повному наборі FLUX 3 Image Klein в int8 важить 20,8 ГБ: понад половину припадає на апсемплер і енкодер. Одночасно у відеопам’яті всі 20,8 ГБ лежати не мусять: апсемплер і енкодер відпрацьовують до генератора, а BFL прямо пропонує проганяти апсемплер окремо, якщо разом із моделлю він не вміщується.Модель і формат Лише генератор, ГБ Повний набір, ГБ FLUX.1 dev bf16 + T5 fp16 23,8 34,18 FLUX.1 dev fp8, усе в одному файлі 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, енкодер і апсемплер int8 5,83 20,78 FLUX 3 Image Klein bf16, усе в bf16 11,1 39,14
Повний набір — сума файлів на Hugging Face: генератор, енкодер, VAE на 0,34 ГБ і в Klein ще апсемплер.
Під «FLUX dev fp8» майже завжди мають на увазі один файл — flux1-dev-fp8.safetensors на 17,25 ГБ від Comfy-Org. У ньому одразу генератор, енкодери й VAE, тож новачкові його найпростіше покласти в ComfyUI. Окремо генератор у fp8 важить близько 11,9 ГБ, енкодер T5-XXL — 4,89 ГБ у fp8 або 9,79 ГБ у fp16.
Скільки відеопам’яті потрібно насправді, за моделями:Модель Формат Відеопам’ять Чий вимір чи оцінка FLUX.1 dev / schnell bf16 близько 24 ГБ; RTX 4090 24 ГБ у референс-коді — брак пам’яті вимір ComputingForGeeks, 09.2026 FLUX.1 dev fp8 у ComfyUI 12 ГБ вистачає з довантаженням: пік 11 857 МіБ на RTX 3060; повністю — пік 19 460 МіБ на RTX 3090 вимір ComputingForGeeks, 20.10.2026 FLUX.1 dev GGUF Q8_0 / Q5_K_S / Q4_K_S близько 16 / 10 / 8 ГБ орієнтир InsiderLLM FLUX.2 [klein] 4B bf16 / fp8 близько 13 ГБ за BFL; 8,4 ГБ distilled за ComfyUI; близько 7 ГБ у fp8 BFL, ComfyUI Docs, ComputingForGeeks FLUX.2 [klein] 9B bf16 / fp8 / GGUF Q4 близько 29 / 14 / 11 ГБ ComputingForGeeks FLUX.2 [dev] bf16 / fp8 / GGUF Q4 близько 64 / 32 / 19 ГБ ComputingForGeeks FLUX 3 Image Klein INT8 у ComfyUI від 8 ГБ (клас RTX 3070) заява BFL, без незалежних вимірів FLUX 3 Image Klein референс-код без апсемплера, B200 31 ГБ bf16 / 26 ГБ fp8 / 25 ГБ nvfp4 вимір BFL (nvidia-smi)
Чому різниця між рядками така велика? Поточний ComfyUI (у тесті — v0.42.1) за замовчуванням вмикає DynamicVRAM: ваги, які не вмістилися в карту, він сам довантажує з оперативної пам’яті. Тому FLUX.1 dev fp8 доходить до кінця навіть на 12 ГБ, а референс-код BFL на тій самій моделі в bf16 падає з помилкою навіть на 24 ГБ.
Що таке fp8 і чим він відрізняється від GGUF, простіше зрозуміти на мовних моделях — у нашому розборі квантування Q4 проти Q8 показано, де в стиснення починається помітна втрата якості. Для картинок даних менше: InsiderLLM оцінює втрати GGUF Q8 майже в нуль, а Q4 — уже помітними, але це орієнтир сайту, а не вимір.
Оперативна пам’ять і диск: прихована межа для генерації картинок
ComfyUI спершу відображає чекпойнт в оперативну пам’ять і лише потім перекладає його на відеокарту. Файл fp8 на 17,2 ГБ на машині з 16 ГБ ОЗП уже не вміщується разом із системою і браузером. У тесті ComputingForGeeks хост із 15 ГБ ОЗП видав першу картинку за 159,8 секунди замість 68,3, а в режимах --gpu-only і --novram ComfyUI падав з помилкою unable to mmap. Тепла швидкість при цьому майже не змінилася: 65,15 проти 63,91 секунди.
Висновок автора тесту — 32 ГБ оперативної пам’яті як мінімум для моделей класу FLUX і 64 ГБ як комфорт. Джерело одне, і маленький хост мав ще й повільний слот PCIe Gen2, тож дві причини не розділено. Диск закладайте із запасом: одна модель FLUX.1 з енкодерами — близько 45 ГБ, а референс-код BFL тримає ще й другу копію ваг.
Запуск FLUX у ComfyUI на Windows і Linux: від встановлення до картинки
ComfyUI — програма з інтерфейсом у браузері, де генерація збирається з вузлів (нод): завантажувач моделі, енкодер, семплер, збереження. Запуск FLUX локально найпростіше робити саме в ньому: підтримка FLUX 3 Image Klein з’явилася першого ж дня, а для FLUX.1 і FLUX.2 є готові шаблони. Той самий ComfyUI підходить і для локальної генерації відео на моделях Wan і LTX.
Загальне встановлення ComfyUI докладно не розбиратимемо: нижче — лише те, що потрібно, щоб встановити FLUX локально й не наступити на типові граблі.
Крок 1. Перевірте драйвер і PyTorch
Потрібні відеокарта NVIDIA і свіжий драйвер. ComputingForGeeks станом на 20 жовтня 2026 року посилається на README ComfyUI: для карт NVIDIA 20-ї серії й новіших потрібна збірка PyTorch cu130 або новіша. На Windows простіше взяти портативну збірку або ComfyUI Desktop, де PyTorch уже всередині.
Крок 2. Встановіть 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
Інтерфейс відкриється за адресою http://127.0.0.1:8188. Запускайте спершу без прапорців пам’яті: саме цей режим довів FLUX до кінця на всіх картах у тесті ComputingForGeeks.
Крок 3. Отримайте доступ до ваг на Hugging Face
- Увійдіть в акаунт Hugging Face, відкрийте сторінку потрібної моделі й натисніть «Agree and access repository». Це робиться один раз для кожної моделі.
- Створіть токен на читання в налаштуваннях акаунта й виконайте
hf auth loginна своїй машині.
Помилка Cannot access … this is a gated repository означає, що пропущено один із двох кроків. Hugging Face з України доступний. Ліцензія FLUX.2 [dev] при цьому прямо забороняє використання з країн під всеохопними санкціями та маскування місцезнаходження через проксі.
Крок 4. Розкладіть файли по папках
| Що | 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/ |
| Енкодер 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 і Klein | flux2-vae.safetensors (0,34 ГБ) | models/vae/ |
Файли Klein лежать у репозиторії black-forest-labs/flux-3-image-klein-comfy: там само версії bf16 і NVFP4, а апсемплер має ще варіант w4a8 на 6,72 ГБ.
На кадрі — список файлів репозиторію на Hugging Face, знятий 25 жовтня 2026 року без входу в акаунт. Рамки показують ліцензію, позначку закритого доступу (файли видно, але завантажити їх можна лише після згоди) і збірку int8 на 5,83 ГБ, яку BFL рекомендує для карт на 8 ГБ.
Крок 5. Відкрийте шаблон і згенеруйте першу картинку
У ComfyUI відкрийте шаблони (Workflow → Browse Templates), оберіть FLUX.1 або FLUX 3 Klein і перевірте, що завантажувачі вказують на ваші файли. Для FLUX.1 dev ComputingForGeeks вимірював на 20 кроках і 1024×1024, у Klein distilled за замовчуванням 16 кроків без CFG (посилення відповідності промпту).
З Klein стежте за апсемплером. У README BFL це сформульовано жорстко: модель навчена на підписах, які пише апсемплер, і промпт «як надруковано» дає помітно слабший результат. Якщо у вашому шаблоні вузла апсемплера немає, пропустіть промпт через нього окремо або пишіть розгорнутий опис сцени вручну: кадрування, предмет, тло, світло.
Крок 6. Якщо не вистачає пам’яті
- Помилка
CUDA out of memoryна 12–16 ГБ майже завжди означає, що ввімкнено--gpu-only. Приберіть прапорець. --lowvramу поточному ComfyUI нічого не робить, коли ввімкнено DynamicVRAM: старі поради для 12 ГБ застаріли.--novramзалишає у відеопам’яті близько 3 ГБ. На RTX 3060 картинка стала на 15% повільнішою (73,5 с), на RTX 5060 Ti — на 22% (45,2 с).- Апсемплер і Klein не вміщуються разом — BFL радить спершу прогнати апсемплер окремо, зберегти підпис у файл і подати його моделі з прапорцем
--no-pup(це команди референс-коду). - RTX 30-ї серії й FLUX 3 Image Klein — прапорець
--fp8у референс-коді вимагає Ada, Hopper або Blackwell. На RTX 3060, 3070 і 3090 BFL радить int8-файли в ComfyUI.
FLUX на Mac: Draw Things, mflux і ComfyUI на Apple Silicon
FLUX AI локально на Mac працює трьома шляхами, і вони помітно відрізняються зручністю та тим, які моделі підтримують. Загальне правило: формату fp8 на macOS немає, тому замість нього використовують кванти MLX або GGUF. Якщо ви тільки обираєте комп’ютер, почніть із розбору який Mac обрати — там порівняно лінійки за завданнями.Шлях Що це FLUX 3 Image Klein Плюси Мінуси Draw Things безкоштовний застосунок для iPhone, iPad і Mac, працює офлайн підтримку не підтверджено ставиться з App Store, без термінала немає вузлових схем, як у ComfyUI mflux порт моделей на MLX — фреймворк Apple для машинного навчання так, із жовтня 2026 року кванти 4/6/8 біт, LoRA, команди в один рядок тільки термінал, апсемплер не вбудовано ComfyUI та сама програма, що на ПК, через PyTorch MPS модель підтримується, вимірів на Mac немає спільні схеми з Windows і Linux немає fp8, замість нього GGUF
Draw Things, за офіційним сайтом, безкоштовний і працює без інтернету. Підтримку FLUX.2 застосунок, за даними RentAMac, отримав в оновленні грудня 2025 року. Щодо FLUX 3 Image Klein підтверджених даних немає.
Як запустити FLUX 3 Image Klein через mflux
- Встановіть менеджер
uv, потім mflux:
uv tool install --upgrade mflux
- Прийміть ліцензію на сторінці моделі на Hugging Face і виконайте
hf auth login. - Згенеруйте картинку. Ширина й висота мають ділитися 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
- Щоб не квантувати модель під час кожного запуску, збережіть її один раз:
mflux-save --model flux3-image-klein --quantize 4 --path ~/models/flux3-klein-q4.
Для FLUX.2 klein команда інша — mflux-generate-flux2. Звичайний mflux-generate із FLUX.2 падає з помилкою: автор lilting.ch наступив на це у квітні 2026 року. FLUX.1 mflux підтримує як застарілу гілку. Врахуйте головне обмеження: mflux не переписує промпти, апсемплера BFL у ньому немає, тож опис сцени пишіть докладно самі. Для чипів сімейства M1 у mflux є режим обчислень у float16 — прапорець --compute-precision float16.
Скільки пам’яті Mac потрібно для FLUX 3 Image Klein
Розробники mflux виміряли пам’ять і швидкість на M4 Pro з 64 ГБ: distilled-модель, 1024×1024, 16 кроків.Формат mflux На диску Пік пам’яті Час на крок 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
Квантування тут заощаджує пам’ять, але не час. Піки зняли зі старим декодером VAE, тепер він потребує менше, тож реальні цифри трохи нижчі. Звідси мінімум: Mac із 16 ГБ для Klein затісний навіть у 4 бітах, 24 ГБ — робочий мінімум з -q 4 або -q 8, 32 ГБ і більше — комфорт. Скільки з єдиної пам’яті macOS віддає графіці й які моделі вміщуються в 16, 32 і 64 ГБ, розібрано в статті про єдину пам’ять Mac для ШІ.
На M1 Max із 64 ГБ (PyTorch MPS, Diffusers, BF16) автор lilting.ch бачив 19,6 ГіБ одразу після завантаження і 27–33 ГіБ після генерації, без свопу. Ваги для Diffusers зайняли близько 30 ГіБ на диску, апсемплер — ще близько 17,5 ГіБ.
Швидкість FLUX на RTX 3060, 4070, 5090 і Apple M: секунди на картинку
Швидкість без методики безглузда: «60–80 секунд» нічого не каже, доки невідомі кроки, роздільна здатність і програма. Тому в кожному рядку нижче зазначено, хто і як вимірював. Власних вимірів у нас немає.
Найкращі дані щодо FLUX.1 dev fp8 — тест ComputingForGeeks від 20 жовтня 2026 року: ComfyUI v0.42.1, 1024×1024, 20 кроків, одна картинка за раз, тепле середнє з трьох, кожна карта — на своєму орендованому хості vast.ai з одним образом Docker.
RTX 5090 малює картинку в 7,2 раза швидше за RTX 3060, а RTX 5060 Ti на 16 ГБ — в 1,7 раза швидше. RTX 3090 тримає модель повністю у своїх 24 ГБ, але на fp8 відстає від 5090 у 2,63 раза, хоча на SDXL розрив лише 1,71. Автор тесту пояснює це тим, що ComfyUI підтримує fp8 апаратно лише на 40-й і 50-й серіях, але окремо цього не перевіряв.Відеокарта Звичайний режим, с --novram, сПік відеопам’яті Картинок за годину RTX 3060 12 ГБ 63,91 73,52 11 857 МіБ близько 56 RTX 5060 Ti 16 ГБ 37,02 45,15 15 749 МіБ близько 97 RTX 3090 24 ГБ 23,23 н/д 19 460 МіБ близько 155 RTX 5090 32 ГБ, ліміт 450 Вт 8,84 н/д 17 638 МіБ близько 407
RTX 4090 у цьому тесті не було. Знайшлася лише одна цифра: 10,05 секунди на FLUX.1 dev fp8 у ComfyUI з рекламного допису Novita, яка здає такі машини в оренду (18 березня 2025 року). Кроків і роздільної здатності там немає, тому в таблицю ми її не ставимо. RTX 5090 працювала з лімітом 450 Вт замість 600 Вт, виставлених у цієї карти за замовчуванням, тож її рядок — нижня межа.
Для FLUX 3 Image Klein картина інша: незалежних вимірів на RTX поки немає взагалі. Є цифри NVIDIA, які опублікувала BFL, один вимір на Mac і дані mflux.
За заявою BFL Klein в INT8 малює 1 Мп приблизно за 4 секунди на RTX 5090 і за 8,9 секунди на RTX 4070 — це в кілька разів швидше за FLUX.1 dev на тих самих картах. На Mac один кадр займає від півтори до трьох хвилин, і порівнювати ці цифри з RTX можна лише за порядком величин.Пристрій Програма і формат Час на картинку Що це RTX 5090 ComfyUI, INT8, 16 кроків близько 4 с вимір NVIDIA, опублікований BFL RTX 4070 ComfyUI, INT8, 16 кроків, 1024² 8,9 с вимір NVIDIA, опублікований BFL RTX 3090 INT8 ≈ 7–10,5 с, ≈ оцінка 4 с × 1,71…2,63 (співвідношення 3090 до 5090 на SDXL і на FLUX.1 fp8) RTX 3060 INT8 ≈ 17–29 с, ≈ оцінка 4 с × 4,3…7,2 (те саме співвідношення для 3060); INT8 на 30-й серії ніхто не вимірював M4 Pro 64 ГБ mflux, bf16, 16 кроків, 1024² близько 105 с разом із завантаженням моделі вимір розробників mflux (6,4 с на крок) M1 Max 64 ГБ Diffusers, MPS, BF16, 1024² 168 с вимір lilting.ch, 18–19.10.2026 M1 Max 64 ГБ Diffusers, MPS, BF16, 832×1216 153 с вимір lilting.ch
Час Klein не включає апсемплер промпта, а крім рядка M4 Pro — ще й завантаження моделі та збереження файлу. Редагування на M1 Max тривало довше: 298 секунд для кадру 1024×1024.
Окремо про Apple M5. Apple пише, що картинка 1024×1024 у FLUX-dev-4bit через MLX на M5 генерується більш ніж у 3,8 раза швидше, ніж на M4. Це відносна цифра виробника: модель — FLUX.1 dev у 4 бітах, а не FLUX 3, і абсолютного часу Apple не називає. Прискорення дають Neural Accelerators у графіці M5, і MLX використовує їх лише на macOS 26.2 і новіших. Крім M4 Pro і M1 Max, абсолютних вимірів FLUX 3 Image Klein на чипах Apple ми не знайшли.
Чому ми не даємо формули швидкості для Mac? Той самий автор lilting.ch у квітні 2026 року оцінив FLUX.2 klein на Mac у «3–5 хвилин» на картинку, а потім виміряв 21,4 секунди чистої генерації на M1 Max (4 кроки, mflux, 31,7 с разом з обв’язкою) і сам назвав оцінку дуже хибною. На Mac забагато залежить від програми.
FLUX проти Z-Image, Qwen-Image 2.1 і SDXL: що обрати для себе
FLUX — не єдина відкрита модель, яку можна запустити локально, і не завжди найкраща під ваше завдання. Порівняння за тим, що перевіряється за картками Hugging Face; де даних немає, стоїть «н/д».Модель Параметри генератора Файл генератора Ліцензія ваг Редагування Де запускати FLUX 3 Image Klein 5,6B + енкодер 4B 11,1 ГБ bf16 / 5,83 ГБ int8 FLUX Kommunity, безкоштовно до $5 млн виторгу так, до 10 референсів ComfyUI, Diffusers, mflux FLUX.1 dev 12B 23,8 ГБ / 17,25 ГБ fp8 з енкодерами некомерційна; картинки за п. 2d — із застереженнями через Kontext [dev] ComfyUI, Draw Things, mflux FLUX.2 klein 4B 4B 7,75 ГБ / 4,07 ГБ fp8 Apache 2.0 так 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 + енкодер 8B близько 14,2 ГБ bf16 qwen-research так, мультиреференс ComfyUI, mflux Krea 2 близько 12–13B н/д н/д ні mflux SDXL base 1.0 н/д 6,94 ГБ OpenRAIL++ через сторонні схеми ComfyUI, Draw Things SD 3.5 Large н/д н/д Stability AI Community, gated н/д ComfyUI
Як обирати:
- Потрібна комерція без порогів за виторгом — FLUX.2 klein 4B або Z-Image Turbo під Apache 2.0.
- Потрібні правка картинок і розмітка рамками — FLUX 3 Image Klein: одна модель уміє генерацію, редагування до 10 референсів і розставлення об’єктів за координатами.
- Є готові LoRA і схеми під стару модель — FLUX.1 dev: його екосистема досі найбагатша.
- Слабка карта на 8 ГБ і потрібна перевірена схема просто зараз — SDXL: його файл важить 6,94 ГБ, модель вийшла ще в липні 2023 року, і схем під неї найбільше.
Ліцензію Qwen-Image 2.1 ми бачимо лише за полем Hugging Face — qwen-research. З назви це дослідницька ліцензія: перед комерційним використанням її текст треба прочитати окремо.
Коли FLUX не підходить: ризики анатомії, ліцензії та 8 ГБ відеопам’яті
- Люди й руки у FLUX 3 Image Klein. Критика на Hacker News від 16 жовтня 2026 року — про пальці, обличчя й «боді-горор» у штатному шаблоні ComfyUI. Є й протилежні відгуки, але якщо ваше завдання — портрети, спершу перевірте Klein на своїх промптах, перш ніж переводити на нього роботу.
- Апсемплер обов’язковий за BFL, а користувачі пишуть «то так, то сяк». Це ще 18,8 ГБ у bf16 або 9,75 ГБ в int8 і окрема модель у пам’яті. Без нього BFL обіцяє помітно слабший результат.
- 8 ГБ відеопам’яті — це мінімум, а не комфорт. Заява «4K на 8 ГБ» розійшлася по X після релізу, але взята з блогу BFL: незалежних вимірів на 8 ГБ на 25 жовтня 2026 року немає. Енкодер і апсемплер в int8 важать 4,86 і 9,75 ГБ, тож разом із генератором на такій карті вони не вміщуються.
- Пам’ять і формат. На 24 ГБ не вміщується bf16 (референс-код BFL на RTX 4090 отримує брак пам’яті навіть з
--offload, ComputingForGeeks, 23 вересня 2026 року). На хості з 15 ГБ ОЗП перша картинка йшла в 2,3 раза довше (159,8 проти 68,3 с), а в режимах--gpu-onlyі--novramComfyUI падав: fp8-чекпойнт на 17,2 ГБ не вміщувався в пам’ять. fp8 немає на Mac і на RTX 30 у референс-коді Klein. Обхідні шляхи — у розділі про відеопам’ять і в кроці 6 встановлення. - Бізнесу й фрилансу. Ваги FLUX.1 dev, Kontext dev, FLUX.2 dev і klein 9B випущено під некомерційними ліцензіями. Комерцію без порогу дозволяє Apache 2.0 (FLUX.1 schnell, FLUX.2 klein 4B, Z-Image Turbo), FLUX Kommunity у Klein — лише комерційне використання картинок і запуск моделі заради них, за виторгу менше за $5 млн; для решти BFL продає платну ліцензію.
- Позначка ШІ. Референс-код Klein пише в EXIF картинки «Software: AI generated» і «Make: Black Forest Labs». Для клієнтських завдань це плюс, для тих, хто хотів би приховати походження, — ні.
Коли простіше хмара: якщо картинок мало, а відеокарти немає. API FLUX 3 Image Klein коштує від $0,009 за картинку 1K (ціна BFL на 15 жовтня 2026 року), а флагман FLUX 3 Image і конкурентів порівняно в огляді хмарних генераторів картинок. Сотня картинок 1K через API Klein за цією ціною — близько $0,9, і для разового завдання це дешевше за час на встановлення.
Яку модель FLUX узяти під вашу відеокарту або Mac
| Залізо | Що ставити | Формат | Чого чекати |
|---|---|---|---|
| RTX з 8 ГБ (3070, 4060) | FLUX 3 Image Klein | int8 у ComfyUI | працює за заявою BFL; енкодер і апсемплер по черзі; вимірів немає |
| RTX 3060 12 ГБ | FLUX.1 dev або Klein | fp8 одним файлом / int8 | 63,9 с на FLUX.1 dev; Klein ≈ 17–29 с, ≈ оцінка |
| RTX 4070 12 ГБ | FLUX 3 Image Klein | int8 | 8,9 с за виміром NVIDIA |
| 16 ГБ (5060 Ti, 4060 Ti 16 ГБ) | FLUX.1 dev або FLUX.2 klein 9B | fp8 | 37 с на FLUX.1 dev; klein 9B близько 14 ГБ |
| 24 ГБ (3090, 4090) | FLUX.1 dev повністю або FLUX.2 dev | fp8 / GGUF Q4 | 23,2 с на 3090; FLUX.2 dev близько 19 ГБ у Q4 |
| RTX 5090 32 ГБ | Klein або FLUX.2 dev | INT8 чи NVFP4 / fp8 | близько 4 с у Klein в INT8; FLUX.2 dev у fp8 (35,46 ГБ) повністю не вміщується, ComfyUI довантажує з ОЗП |
| Mac 16 ГБ | FLUX.2 klein 4B | mflux | Klein затісний навіть у 4 бітах |
| Mac 24–36 ГБ | FLUX 3 Image Klein | mflux -q 4 або -q 8 | пік 18,5–22,8 ГБ на M4 Pro |
| Mac 64 ГБ і більше | FLUX 3 Image Klein | bf16 | 153–168 с на M1 Max; на нових чипах швидше |
| Робота на замовлення | FLUX.2 klein 4B, Z-Image Turbo або Klein | будь-який | ліцензія важливіша за швидкість |
Приклад розрахунку для RTX 3060 12 ГБ. Набір FLUX.1 dev fp8 одним файлом важить 17,25 ГБ, це більше за відеопам’ять, тому ComfyUI довантажує частину ваг з ОЗП: пік у тесті — 11 857 МіБ, тобто майже вся карта. Отже, потрібні 32 ГБ оперативної пам’яті, інакше перша картинка йтиме хвилинами. Тепла генерація — близько хвилини, за годину виходить близько 56 картинок. Якщо цього мало, Klein в int8 за оцінкою буде в 2–4 рази швидшим, але з апсемплером і без незалежних вимірів.
Якщо ви обираєте не модель, а сам комп’ютер під генерацію, то на ПК вирішує обсяг відеопам’яті, а на Mac — обсяг єдиної пам’яті й покоління чипа.
Що застаріє першим: швидкість Klein на RTX (чекаємо незалежних вимірів), підтримка Klein у Draw Things і шаблонах ComfyUI та ціни API. Свіжі цифри дивіться на сторінці моделі BFL і в картках Hugging Face.
FAQ
Чи запуститься FLUX на RTX 3060 12 ГБ і скільки чекати одну картинку?
Так. FLUX.1 dev у fp8 на RTX 3060 12 ГБ малює картинку 1024×1024 за 63,9 секунди на 20 кроках (ComfyUI 0.42.1, вимір ComputingForGeeks 20 жовтня 2026 року). Частину ваг ComfyUI довантажує з оперативної пам’яті, тож потрібні 32 ГБ ОЗП. FLUX 3 Image Klein в int8 за нашою грубою оцінкою швидший, близько 17–29 секунд, але вимірів немає.
Чи можна продавати картинки, створені у FLUX.1 dev, і що означає поріг $5 млн у FLUX 3 Image Klein?
Пункт 2d ліцензії FLUX.1 dev дозволяє використовувати картинки з будь-якою метою, зокрема комерційною, крім прямо заборонених. Але сама модель дозволена лише для некомерційних цілей, а генерацію заради доходу ліцензія некомерційною не вважає: під продаж і замовлення BFL пропонує платну ліцензію. У FLUX 3 Image Klein комерційне використання картинок безкоштовне за річного виторгу менше за $5 млн разом з афілійованими (п. 1e і 2a ліцензії FLUX Kommunity).
Чи потягне MacBook із 16 ГБ пам’яті і чим запускати — Draw Things чи mflux?
Із 16 ГБ розумніше обрати FLUX.2 klein 4B через mflux або Draw Things. FLUX 3 Image Klein навіть у 4 бітах у mflux на M4 Pro займав до 18,5 ГБ, тож 16 ГБ для нього затісно. Draw Things простіший: застосунок безкоштовний і без термінала. mflux дає більше контролю й уже підтримує Klein, але апсемплера в ньому немає.
Чим FLUX 3 Image Klein відрізняється від FLUX.2 klein і чи потрібен мені апсемплер промпта?
FLUX 3 Image Klein — модель на 5,6 млрд параметрів з енкодером Qwen3-VL-4B, 16 кроками й ліцензією FLUX Kommunity. FLUX.2 klein — моделі 4B і 9B на 4 кроках. За внутрішніми оцінками BFL Klein виграє в klein 9B 91 пункт Elo. Апсемплер BFL вважає обов’язковим: без нього результат помітно слабший, а з ним додається 9,75–18,8 ГБ.
FLUX 3 теж можна завантажити, чи це лише платний API?
Завантажити можна лише FLUX 3 Image Klein: його ваги відкриті з 15 жовтня 2026 року на Hugging Face після згоди з ліцензією. Флагмани FLUX 3 Image, FLUX 3 Max і FLUX 3 Video доступні через API і закритий доступ до ваг. Klein працює і через API BFL — від $0,009 за картинку 1K.
