FLUX.1 Kontext [dev]
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Black Forest Labs
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- Germany
- Publicado
- 29 May 2025
- Autores
- Stephen Batifol, Andreas Blattmann, Frederic Boesel, Saksham Consul, Cyril Diagne, Tim Dockhorn, Jack English, Zion English, Patrick Esser, Sumith Kulal, Kyle Lacey, Yam Levi, Cheng Li, Dominik Lorenz, Jonas Müller, Dustin Podell, Robin Rombach, Harry Saini, Axel Sauer, Luke Smith
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Image generation, Vision
- Tarea
- Image generation, Text-to-image, Image captioning
- Modelo base
- Flux.1 [pro]
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 12B
- Datos de entrenamiento
- tokens
12B
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
We open FLUX.1 Kontext [dev] in a private beta release, for research usage and safety testing. Please contact us at [email protected] if you’re interested.
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Introducing FLUX.1 Kontext and the BFL Playground
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
FLUX.1 Kontext [dev] fue publicado por Black Forest Labs, en el país registrado como Germany, durante May 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Image generation, Vision, y se registra como realizando la tarea de image generation, Text-to-image, Image captioning.
Su punto de partida fue un modelo base existente, Flux.1 [pro]. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Respuestas
FLUX.1 Kontext [dev] — preguntas comunes
FLUX.1 Kontext [dev]— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
FLUX.1 Kontext [dev]— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
FLUX.1 Kontext [dev]— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 12B. 12B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
FLUX.1 Kontext [dev]— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Black Forest Labs, basado en Germany, una organización categorizada como industry.
FLUX.1 Kontext [dev]— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 2025.
FLUX.1 Kontext [dev]— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Image generation, Vision, y se registra como manejando la tarea de image generation, Text-to-image, Image captioning. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.