Black Forest Labs hat am 15. Oktober 2026 mit FLUX 3 Image Klein ein quelloffenes Bildmodell mit 5,6 Milliarden Parametern veröffentlicht, wie das Unternehmen in seinem Blog mitteilt. Das Modell deckt Text-zu-Bild, Bildbearbeitung und Generierung mit bis zu 10 Referenzbildern ab, erzeugt nativ in 4K und setzt Elemente per Bounding Boxes gezielt.
- Zwei Varianten: ein Basis-Modell zum Feintunen und eine step-distillierte Version für schnelle Generierung, dazu FP8-, INT8- und NVFP4-Builds mit NVIDIA-Unterstützung (laut der Quelle).
- Lizenz: FLUX Kommunity License; Gewichte als Download, außerdem Zugang über die BFL-API.
- Gegen FLUX.2 [klein] 9B: laut interner Auswertung 91 Elo mehr bei Text-zu-Bild, 70 Elo mehr bei Edits, 38 Prozent weniger Parameter.
Nachgerechnet: 9 minus 5,6 sind 3,4, geteilt durch 9 ergeben genau die 38 Prozent aus der Quelle. Und ja, „Klein“ im Namen ist Programm; ich musste zweimal hinschauen, ob das Deutsch ist oder Marketing.
Was hat Video mit Bildgenerierung zu tun?
FLUX 3 Image Klein baut auf den gemeinsamen Lernsignalen von FLUX 3 über Bilder, Video und Audio auf, erklärt die Quelle: Bilder liefern räumliche Details, Video Bewegung und physikalische Dynamik, Audio Informationen über Ereignisse und Interaktionen. Das soll Bilder erden. Ob das sichtbar ankommt, kann ich an der Meldung nicht ablesen; eigene Beispielbilder hab ich noch nicht getestet – der Rechner dafür steht aber schon lange hier, seit meinem lokalen LLM-Setup auf dem M4 Pro.
Sind 5,6 Milliarden Parameter wirklich klein für ein Bildmodell?
Ja, in der Gegenüberstellung der Quelle ist FLUX 3 Image Klein das kleinste offene Modell: 5,6 Milliarden Parameter gegenüber 7 Milliarden bei Qwen-Image 2.1 und 12,9 Milliarden bei Krea 2. In den internen Evaluationen von Black Forest Labs liegt es bei Text-zu-Bild, Multi-Referenz und Bearbeitung vorn, auch vor den Closed-Modellen Ideogram V4.5 und FLUX.2 [pro].
| Modell | Parameter (Bildgenerator) | Einordnung laut Quelle |
|---|---|---|
| FLUX 3 Image Klein | 5,6 Mrd. | kleinstes offenes Modell im Vergleich |
| Qwen-Image 2.1 | 7 Mrd. | Vergleichswert |
| Krea 2 | 12,9 Mrd. | Vergleichswert |
Ein Sternchen liefert die Quelle gleich mit: Gezählt werden nur die Parameter des Bildgenerators, Text-Encoder nicht.
Wie soll ich diese Rankings einordnen?
Die Zahlen klingen stark, stammen aber aus internen Evaluationen von Black Forest Labs; unabhängige Tests nennt die Meldung nicht. Gut, aber noch lang nicht gut genug, um die Überlegenheit über 12,9-Milliarden-Modelle als belegt zu nehmen. Für mich ist darum nicht das Ranking die Story, sondern das Basis-Modell samt den Quantisierungs-Builds: Damit wird Feintuning auf kleiner Hardware erst richtig interessant.
Kurz beantwortet
Welche Lizenz hat FLUX 3 Image Klein? Open weights unter der FLUX Kommunity License, mit API-Zugang und Gewichts-Download.
Wofür sind die Bounding Boxes gut? Sie steuern, wo Elemente platziert werden und auf welche Fläche sich eine Bearbeitung beschränkt, erklärt die Quelle.
Was ist der Sprung gegenüber FLUX.2 [klein] 9B? Laut interner Auswertung 91 Elo bei Text-zu-Bild und 70 Elo bei Edits, bei 38 Prozent weniger Parametern.
Details, Gewichte und API stehen im Blogpost auf bfl.ai; die Meldung kam gestern, Mitte Oktober 2026. Die Frage, die mir bleibt: Wenn 5,6 Milliarden Parameter für natives 4K und 10 Referenzbilder reichen, was rechtfertigt dann noch die 12,9-Milliarden-Klasse?