FLUX.2-klein-base-4B-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели FLUX.2-klein-base-4B, разработанной Black Forest Labs.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Файлы конвертированы с использованием stable-diffusion.cpp и предназначены для генерации изображений по текстовому описанию с помощью этого программного обеспечения.
Модель ориентирована на text-to-image сценарии. В README указана поддержка английского, китайского, японского, корейского, французского, немецкого, русского, арабского, персидского, украинского и индонезийского языков. Известно, что базовая модель имеет размер 4B параметров; архитектура, максимальная длина контекста, поддерживаемые модальности помимо текста и изображения, а также конкретные характеристики квантования не указаны.
К сильным сторонам относятся распространённый формат GGUF и совместимость со stable-diffusion.cpp, что может упростить локальное использование и снизить требования к ресурсам по сравнению с полноразмерными весами. Ограничения и качество различных вариантов квантования в README не описаны. Лицензия — Apache-2.0, причём для квантизированных файлов применяется лицензия оригинальной модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The license of the quantized files follows the license of the original model:
These files are converted using https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp
You can use these weights with stable-diffusion.cpp to generate images.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
GGUF-версии diffusion-моделей не запускаются: нужен репозиторий diffusers.