FLUX 3 Image Klein: RTX 4090 testi ve 7,5 GB VRAM

👁 115 okunma

FLUX 3 Image Klein, Black Forest Labs’ın FLUX 3 ailesinden 13-15 Ekim 2026’da yayımlanan ilk açık model. 5,6 milyar parametreye sahip; metinden görsel üretebiliyor ve en fazla 10 referans fotoğrafıyla düzenleme yapabiliyor. Modeli RTX 4090’da ComfyUI ile yerel olarak çalıştırdım ve Qwen-Image 2.1 Turbo ile aynı istemleri kullandım. Klein görseli 6-7 saniyede üretiyor; ekran kartının tamamında kullanılan VRAM ise yalnızca 7,5 GB. Bu bilgisayarda denediğim güçlü görsel modeller arasında en az bellek kullanan model oldu.

FLUX 3 Image Klein nedir?

FLUX.1 ve FLUX.2’nin geliştiricisi Black Forest Labs, ekim ayında FLUX 3 ailesini yayımladı: API üzerinden görsel ve video modelleri ile açık ağırlıklı tek bir model olan Klein. Üreticinin model kartındaki açıklamaya göre Klein; metinden görsel üretimi, tek fotoğraf düzenleme ve birden fazla referansla kompozisyon oluşturma için tasarlanmış, Qwen3-VL-4B-Instruct kodlayıcısını kullanan tek bir model.

Ağırlıkların iki sürümü var:

• Klein (damıtılmış, 16 adım, guidance olmadan): Görsel üretimi ve düzenleme için. BFL’nin API’sinde çalışan sürüm de bu.
• Klein Base (50 adım, guidance 3,5): Ek eğitim, LoRA ve araştırma için.

BFL, ComfyUI için bf16 (11,1 GB), int8 (5,83 GB) ve NVFP4 (5,28 GB, RTX 50 ekran kartları için) olmak üzere üç biçimde hazır dosyalar sunuyor. Ben int8 kullandım.

Testim: Klein ve Qwen-Image 2.1 Turbo karşılaştırması

Donanım: RTX 4090 24 GB, 64 GB RAM, Windows 11, ComfyUI 0.41.0. Klein’da resmî şablonun ayarlarını kullandım (15 adım, euler, CFG 1); Qwen Turbo ise 8 adımda çalıştı. İstemler ve tohum değeri (7) aynıydı. Süreyi işi gönderdikten dosyanın kaydedilmesine kadar ölçtüm; VRAM kullanımını nvidia-smi ile yarım saniyede bir kontrol ettim.

* Serideki ilk görselin süresine modelin diskten yüklenmesi de dahil. Klein’ın yüklenmesi dört kattan fazla hızlı; çünkü modelin boyutu yarısı kadar.

Qwen Turbo görsel başına 2-3 saniye daha hızlı, ancak ekran kartının belleğinin iki katından fazlasını kullanıyor. Klein 8-12 GB ekran kartlarında çalışabilirken Qwen Turbo çalışamıyor.

Lehçe yazılı poster

Her iki model de Lehçe test istemindeki Lehçe orijinalinden çeviriyle “ODRA ÜZERİNDE CAZ” ifadesini doğru yazdı. İkisi de diğer sözcük için özgün Lehçe testte bozuk yazı karakterleri oluşturdu. Klein’ın posteri gerçek bir baskıya daha çok benziyordu: grenli görünüm, kâğıt dokusu ve yüzü görünen bir saksofoncu. Qwen Turbo ise silüetli, daha modern ve temiz bir tasarım oluşturdu. Aşağıdaki istem ve görsel, Lehçe yapılan özgün testin örneğidir; Türkçe bir test değildir.

1980’lerden bir dükkân

Lehçe test istemindeki Lehçe orijinalinden çeviriyle “SİRKE 12 orijinal Leh para birimi” (Türkçesi: “SİRKE 12 orijinal Leh para birimi”) yazılı kâğıt iki modelde de doğru çıktı. İki model de Lehçe orijinalinden çeviriyle “Birlikte” tabelasını oluşturamadı. Klein rafları etiketli yüzlerce kavanozla doldurdu, ancak etiketlerdeki yazılar anlamsızdı. Bu, görsel modellerin arka plandaki küçük metinlerde sık görülen bir sorunu. Klein’ın oluşturduğu dükkân görevlisi, dönemin bir fotoğrafındaki gibi tezgâhın yanında duruyor. İstem Lehçeydi; Türkçe karşılık özgün testin çevirisidir.

Portre

Bu örnekte Klein ayrıntılarda öne çıktı: ceketteki yağmur damlaları, kırlaşmış sakal ve göz çevresindeki kırışıklıklar. Qwen Turbo daha temiz, katalog fotoğrafını andıran bir portre oluşturdu.

Kısa istem mi, ayrıntılı açıklama mı?

BFL, model kartında Klein’ı istemi genişletmeden kullanmamanızı özellikle öneriyor. Nedenini görmek için denedim. İlk istem beş kelimelikti: “a cat on a sofa” (Türkçesi: “kanepede bir kedi”). İkinci istemde kedinin cinsi, kanepenin rengi, ışık ve objektif dâhil sahneyi ayrıntılı biçimde tarif ettim. Aşağıdaki kısa istem İngilizce, ayrıntılı istem ise özgün testte kullanıldığı gibi İngilizceydi; görsel ve örnek bu testin Türkçe çevirisi değildir.

Kısa istem doğru ama sıradan bir görsel oluşturuyor: bej arka planda bir kedi. Ayrıntılı açıklama ise reklamda kullanılabilecek bir fotoğraf veriyor. ComfyUI şablonunda bu iş için yerleşik bir istem genişletici var (sürüme göre 6,7-18,8 GB kullanan ayrı bir Qwen 3.5 9B modeli). Ben bu modeli indirmedim; açıklamaları kendim yazdım. İsterseniz herhangi bir yapay zekâ sohbet aracından da istemi genişletmesini isteyebilirsiniz.

ComfyUI’de FLUX 3 Klein nasıl çalıştırılır?

1. Hugging Face’te hesap açın, flux-3-image-klein-comfy sayfasına gidin ve lisansı kabul edin.
2. Hesap ayarlarında (Access Tokens) Read türünde bir token oluşturun.
3. Terminalde, ComfyUI’nin kullandığı Python ortamından hf auth login komutuyla giriş yapıp token’ı yapıştırın.
4. diffusion_models/flux3-image-klein-int8-convrot.safetensors dosyasını models/diffusion_models klasörüne, text_encoders/qwen3vl_4b_int8_convrot.safetensors dosyasını models/text_encoders klasörüne ve vae/flux2-vae.safetensors dosyasını models/vae klasörüne indirin.
5. ComfyUI’yi 0.41 veya daha yeni bir sürüme güncelleyin. Workflow’u açın, ardından Browse Templates bölümünden “Flux.3 Image Klein” şablonunu (distilled sürümü) seçin.
6. İstem genişleticiyi indirmiyorsanız şablondaki genişletme ayarını kapatın ve İngilizce, ayrıntılı bir açıklama yazın.

VAE dosyasına dikkat: Başka bir kaynaktan edindiğim flux2-vae.safetensors dosyasının sha256 özeti BFL deposundaki dosyayla eşleşmiyordu. BFL sürümünü ayrı bir adla indirdim ve testte onu kullandım.

ComfyUI’yi sıfırdan kurmayı ComfyUI başlangıç rehberinde, FLUX 3’ü bulut ve API üzerinden kullanmayı ise FLUX 3 Image rehberinde anlattım.

Klein mı, Qwen Turbo mu?

• 8-16 GB ekran kartınız varsa: Klein. Qwen Turbo bu kartlarda ağırlıkları RAM’e aktarmak zorunda kalır ve yavaşlar.
• 24 GB ekran kartınız varsa ve hız önemliyse: Qwen Turbo; görsel başına 3-4 saniye.
• Portreler ve doku: Testimde Klein daha fazla ayrıntı verdi.
• Birden fazla fotoğrafla düzenleme: Klein en fazla 10 referans kabul ediyor. Düzenleme özelliğini henüz test etmedim.
• Lisans: Qwen Turbo yalnızca araştırma lisansına sahip. Klein’ın kendine ait FLUX Kommunity lisansının koşullarını indirme sırasında kabul etmeniz gerekiyor. Modelden gelir elde etmeye başlamadan önce depodaki koşulları okuyun.

En kolay yöntem: Hangar

FLUX 3 Klein, Windows’ta yerel modelleri yönetmek için geliştirdiğim ücretsiz Hangar uygulamasının kataloğunda yer alıyor (ComfyUI motorunu kullanıyor). Katalogda tek seçenek int8: toplam 11,0 GB dosya (5,83 GB model, 4,86 GB Qwen3-VL-4B int8 kodlayıcı, 0,34 GB VAE). Bu hafif sürüm testimde 7,3-7,5 GB VRAM kullandı. Hangar modelin yanında FLUX Kommunity lisansını gösteriyor. Koşullu ticari kullanım kapsamında, şirketin yıllık geliri 5 milyon USD’nin altındaysa modelle elde edilen sonuçları satabilirsiniz. Uygulama ayrıca BFL deposu için Hugging Face hesabı açmanız ve koşulları kabul etmeniz gerektiği konusunda uyarıyor.

1. Hangar sayfasından 14 MB’lık yükleyiciyi indirin. Henüz dijital olarak imzalanmadığı için Windows SmartScreen uyarısı gösterir: “Daha fazla bilgi”ye, ardından “Yine de çalıştır”a tıklayın.
2. Hangar ekran kartınızı algılar (CUDA destekli Nvidia, en az 8 GB VRAM; tercihen 12 GB veya üzeri) ve modelin sığıp sığmayacağını gösterir.
3. Katalogda FLUX 3 Klein’ı bulun. Dosya boyutlarını, lisansı ve modeli AB’de kullanıp kullanamayacağınızı görebilirsiniz.
4. Şimdilik yukarıdaki talimatları izleyerek ComfyUI’de görsel üretin. Hangar ComfyUI portable’ı sıfırdan kurabilir (bende 231 saniye sürdü) veya mevcut ComfyUI kurulumunuzu kullanabilir.

Hangar’da model katalogda yer alıyor, ancak 17 Ekim 2026 itibarıyla Hangar üzerinden görsel üretimi henüz çalışmıyor. Şimdilik yukarıdaki ComfyUI adımlarını izleyin. Araç hakkında ayrıntı için: Hangar.

Sık sorulan sorular

FLUX 3 Klein ne kadar VRAM kullanıyor?

int8 sürümünde 1024×1536 çözünürlükte ekran kartının tamamında en yüksek 7,3-7,5 GB bellek kullanımı ölçtüm. bf16 sürümü 11,1 GB boyutunda ve daha fazla belleğe ihtiyaç duyuyor.

FLUX 3 Klein Türkçe yazı yazabiliyor mu?

Bu özelliği Türkçe test etmedim. Lehçe yapılan testte Lehçe orijinalinden çeviriyle “ODRA ÜZERİNDE CAZ” ve “SİRKE 12 orijinal Leh para birimi” kısa yazıları hatasız çıktı. Diğer sözcük için özgün Lehçe testte bozuk yazı karakterleri oluştu; arka plandaki küçük yazılar okunaksızdı. Sonuçlar Qwen Turbo’nunkilere çok benziyordu. Buradaki örnekler Lehçe test istemlerinin çevirisidir.

Dosyaları neden indiremiyorum?

Depoya erişim kısıtlı. Hugging Face’e giriş yapmadan ve lisansı kabul etmeden dosya istenirseniz 401 hatası alırsınız. Lisansı kabul ettikten sonra indirme yapan programda ayrıca token kullanmanız gerekir.

Kaç adım ayarlamalıyım?

ComfyUI şablonu 15 adım kullanıyor; model kartında damıtılmış sürüm için 16 adım belirtiliyor. Base sürümü 50 adım ve 3,5 guidance gerektiriyor, dolayısıyla birkaç kat daha yavaş.

Klein AMD ekran kartlarında veya Mac’te çalışıyor mu?

Yalnızca NVIDIA ekran kartı ve Windows’ta test ettim. Hugging Face’te resmî olmayan GGUF sürümleri de var, ancak onları denemedim.

Kaynaklar

• Hugging Face’te FLUX 3 Image Klein (model kartı, 17.10.2026’da kontrol edildi)
• flux-3-image-klein-comfy (ComfyUI dosyaları)
• ComfyUI Wiki: FLUX 3 Image Klein
• RTX 4090’da kendi ölçümlerim, 17 Ekim 2026.

// okumaya devamGPT-Image-2.6 Oyun Arayüzü Testi: 10 Farklı Oyun TürüKarşılaştırmalarGPT-Image-2.6 Popüler Kültür Testi: 18 Farklı GörselYapay zekâ araçlarıGPT-6 Luna ve 8 modele sansür testi: 16 zor soruKarşılaştırmalar