FLUX.1 Kontext [dev]
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Black Forest Labs
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- Germany
- Publié
- 29 May 2025
- Auteurs
- 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
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Image generation, Vision
- Tâche
- Image generation, Text-to-image, Image captioning
- Modèle de base
- Flux.1 [pro]
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 12B
- Données d'entraînement
- tokens
12B
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- 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.
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Introducing FLUX.1 Kontext and the BFL Playground
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
FLUX.1 Kontext [dev] a été publié par Black Forest Labs, dans le pays enregistré comme Germany, durant May 2025. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image generation, Text-to-image, Image captioning.
Son point de départ était un modèle de base existant, Flux.1 [pro]. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
FLUX.1 Kontext [dev] — questions courantes
FLUX.1 Kontext [dev]— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
FLUX.1 Kontext [dev]— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
FLUX.1 Kontext [dev]— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 12B. 12B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
FLUX.1 Kontext [dev]— qui l'a créé ?
Il a été publié par Black Forest Labs, basé sur Germany, une organisation catégorisée comme industry.
FLUX.1 Kontext [dev]— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2025.
FLUX.1 Kontext [dev]— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Image generation, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image generation, Text-to-image, Image captioning. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.