FLUX 3 Image Klein 和 Qwen-Image-2.1：号称 8GB 能跑的那个，文本编码器单独就有 8.88GB

9 月 20 日前后 Qwen Image 出了 2.1，很多人当天就把本地的 ComfyUI 工作流换了过去。10 月 15 日 Black Forest Labs 发了 FLUX 3 Image Klein，又有一批人在问要不要再换一次。

如果你的出图是要拿去卖的，这次迁移最该先翻的是许可证文件，不是参数表。

Qwen-Image-2.1 的权重挂在 Hugging Face 和 ModelScope 上，不用申请就能下，可协议换了。上一代 Qwen-Image（2025 年 8 月）和 Qwen-Image-2512 都是 Apache 2.0，2.1 改成了 Qwen Research License，第 2(b) 条写明商业使用需要另签授权。Qwen 官方账号发推说生成的图片归用户，但那条推文里没有出现“商用”两个字。模型页的讨论区里，第 40、41 号帖子都是在追问出图到底能不能免费商用，截至我看的时候还没有正式答复。

Klein 用的是 FLUX Kommunity License。发布博客的说法是年营收 500 万美元以下的个人和公司可以免费商用，模型卡上的措辞更绕，写的是“非商业使用 + 合格用户的商业产出例外”。两处说法不完全一致，营收接近门槛的团队最好让法务读一遍 LICENSE.md 原文。

就算这样，一个是“明确要另签”，一个是“小公司可以用”，差别已经足够大。

两个模型的底子

	FLUX 3 Image Klein	Qwen-Image-2.1
发布	10 月 15 日	9 月 20 日前后
生成部分参数	5.6B 参数	7B 参数（32 层单流 DiT）
能力	文生图、编辑、最多 10 张参考图、框选布局	文生图、编辑、最多 10 张参考图、原生 RGBA 透明图
许可	FLUX Kommunity，年营收 500 万美元以下可商用	Qwen Research License，商用需另签
官方托管价	768 图 0.008 美元，1K 图 0.009 美元，2K 图 0.014 美元，4K 图 0.036 美元	未见公开定价

Klein 分两个版本：Base 不蒸馏，50 步、guidance 3.5，留给微调和训 LoRA；蒸馏版 16 步、不用 guidance，BFL 自家 API 背后跑的就是它。另外还有 FP8、INT8、NVFP4 几种量化包，是跟英伟达一起做的。挂 LoRA 推理，英伟达给的数据是生成时间多出约 5%。

“8GB 能跑”背后的那笔显存账

BFL 的宣传语是 INT8 版本能在 8GB 显存的 GeForce 卡上跑。这句话容易让人以为下一个 5GB 的文件就够了。

拆开文件看就清楚了。Klein 的生成器 BF16 是 11.10GB，FP8 约 5.6GB，NVFP4 是 5.28GB。但它的文本编码器是 Qwen3-VL-4B-Instruct，BF16 单这一块就有 8.88GB，INT8 也要 4.86GB。再加 0.34GB 的图像自编码器，最省的一套组合文件总量在 10.5GB 左右，全 BF16 是 20.3GB。如果还挂上官方的提示词扩写模型（BF16 18.82GB），总量能到 39GB。

8GB 卡能跑，靠的是分批加载和卸载，不是一次全装进去。官方文档里写的支持下限是 RTX 3090。

速度数据来自英伟达：蒸馏版 + INT8，1MP 一张图，RTX 5090 约 4 秒，RTX 4070 不到 9 秒。

Qwen-Image-2.1 这边没有官方显存要求。我能找到最具体的一组实测是单张 RTX 4090 24GB，原生精度、开 CPU 卸载、40 步不量化，1024×1024 文生图 18.7 秒，编辑一张 21.7 秒。

测试条件不同，两组数字不能直接相除。但方向很明确：同一张卡上，Klein 蒸馏版的步数不到 Qwen 默认的一半，出图快是大概率的事。

Klein 那张领先表，只有 BFL 自己画过

BFL 发布时放了一张内部评测：Klein 在文生图、多参考图生成、编辑三项都排第一，压过 Qwen-Image 2.1、Krea 2（12.9B 参数）、Ideogram V4.5 和 FLUX.2 [pro]。对比自家上一代 9B 参数的 FLUX.2 [klein]，参数少了 38%，文生图高 91 Elo，编辑高 70 Elo。

这张表我会打个问号。

一是全部是厂商自测，到我写稿时还没有第三方复现。二是 Krea 2 不支持编辑，编辑那一栏它根本没参赛，“压过四家”在编辑项上实际是三家。三是公开的文生图排行榜上，暂时还找不到 Klein 的独立条目。

Qwen-Image-2.1 倒是已经上了 LMArena，只是成绩不算亮眼：文生图 1223 分，82 个模型里排第 19；LMArena 编辑榜 1369 分，59 个里排第 18，两项都还标着“初步”。

所以眼下能确定的只有一半：Qwen 在公开榜上是中游，Klein 有没有 BFL 说的那么好，还要等外部数据。

各自会让你皱眉的地方

Klein 的框选布局容易被高估。

它的 bounding box 只负责引导物体的位置和大小，不是像素级的蒙版。想让商品严丝合缝地落在某个框里，还是得靠后期或者局部重绘。另外它没有提到原生透明背景，做电商白底图、贴纸素材的人，换过来之后要多一道抠图工序。

Qwen-Image-2.1 的问题除了许可证，还有一个比较隐蔽的：社区生态。打开 Hugging Face Spaces 的热门榜，基于 2.1 的空间里有相当一部分挂着 uncensored 标签，换头换脸的 LoRA 也排在前面。生态热闹是真的，2 步实时出图的 LoRA、6 步的 Viggle Turbo 都已经有人做出来了，但要往企业产品里接，拿社区 LoRA 之前得逐个审一遍来源。

它的长处也很实在：原生 RGBA，提示词里直接要透明背景的 PNG，不用再跑一遍去背景模型；局部编辑支持画圈、涂抹标注和蒙版，对人物和商品的身份一致性做了专门处理。它用 7B 参数做到这些，比 Krea 2 的 12.9B 参数小了将近一半。