FLUX.1-schnell
От весов и контекста до конкретной GPU. Прозрачный расчёт памяти, размещения и ограничений.
Внешний источникО модели и лицензии
- Разработчик
- Black Forest Labs
- Лицензия
- Apache-2.0
- Архитектура
- Rectified-flow MMDiT
Какое железо нужно этой модели?
Системная RAM: 18 GiB
Хранилище: 21.7 GiB
Batch 1. Память и скорость рассчитаны существующим Capability Engine; это оценки, не результаты тестов.
Как рассчитана память
Вместимость — не рейтинг качества модели. Сравнивайте одинаковые quant, контекст и runtime.
Варианты и runtime
Варианты и runtime
| Квантование | Веса модели | Runtime | Основа решения |
|---|---|---|---|
| FP8SAFETENSORS | 18.1 GiB | Diffusers · CUDA single device | Оценка |
| BF16SAFETENSORS | 34.2 GiB | Diffusers · CUDA single device | Оценка |
На каком железе запустится?
На каком железе запустится?
Оценка скорости · низкая уверенность · 8K
Batch 1. Память и скорость рассчитаны существующим Capability Engine; это оценки, не результаты тестов. RAM 64 GiB · SSD 1 TiB.
| GPU | Основа решения | Доступно | Оценка скорости · низкая уверенность |
|---|---|---|---|
| RTX 3080 Ti | Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM | 12 GiB11.5 GiB Доступно для модели | 60–560 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
| RTX 3090 | Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM | 24 GiB23.5 GiB Доступно для модели | 20–140 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
| RTX 4070 SUPER | Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM | 12 GiB11.5 GiB Доступно для модели | 79–740 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
| RTX 4080 SUPER | Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM | 16 GiB15.5 GiB Доступно для модели | 63–591 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
| RTX 4090 | Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM | 24 GiB23.5 GiB Доступно для модели | 17–121 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
| RTX 5070 | Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM | 12 GiB11.5 GiB Доступно для модели | 73–686 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
| RTX 5080 | Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM | 16 GiB15.5 GiB Доступно для модели | 58–551 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
| RTX 5090 | ОтличноВ VRAM | 32 GiB31.5 GiB Доступно для модели | 7–21 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
| Radeon RX 7800 XT reference | Не поддерживаетсяВ VRAM | 16 GiB0 GiB Доступно для модели | —ОценкаПочему этот результат?
|
| Radeon RX 7900 XTX Reference | Не поддерживаетсяВ VRAM | 24 GiB0 GiB Доступно для модели | —ОценкаПочему этот результат?
|
| 2 × RTX 3090 | Нужна выгрузка в RAMВыгрузка в RAM | 48 GiB23.5 GiB Доступно для модели | 20–140 sec/imageОценкаПочему этот результат?
|
Память объединяется только при поддержке sharding выбранным runtime. PCIe, NVLink и P2P здесь не подтверждены; ускорение не гарантируется.
Опубликованные измерения
Опубликованные измерения
Для этой модели нет точных опубликованных измерений в текущем наборе. Оценки скорости ниже не подменяют benchmark.
Сколько стоит ПК для этой модели?
Три стратегии существующего optimizer, а не гарантированный глобальный минимум цены. Поиск учитывает класс задач; каждый вариант отдельно проверяется для выбранной квантовки и контекста.
Подобрать AI-сборку
Подобрать AI-сборку
Память объединяется только при поддержке sharding выбранным runtime. PCIe, NVLink и P2P здесь не подтверждены; ускорение не гарантируется.
Источники и допущения
Источники и допущения
https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnellИсточники и допущения
Model card identifies a 12B rectified-flow transformer and a 1–4 step pipeline. Memory sizes for the full pipeline, including auxiliary encoders and VAE, are estimated.
Estimated complete FLUX pipeline including T5/CLIP encoders and VAE.
Size is an estimate, not a verified artifact size.
Wide estimated reference range for a 350 W GPU planning profile; not a benchmark and not a measured result. Actual performance depends on the exact GPU, runtime build, context, batching, cooling and settings. All performance values are broad planning estimates, never measured benchmark records.