¿Qué es FLUX.2 [dev]?
Black Forest Labs publicó FLUX.2 [dev] el 25 de noviembre de 2025. Es un transformer de flujo rectificado de 32.000 millones de parámetros, acompañado del modelo de visión y lenguaje Mistral-3 de 24.000 millones de parámetros como codificador de texto. Un solo checkpoint hace texto a imagen, edición de una imagen y composición a partir de hasta 10 imágenes de referencia, con hasta 4 megapíxeles.
Los pesos están en Hugging Face con acceso controlado, bajo la FLUX [dev] Non-Commercial License v2.0, la misma licencia que cubre FLUX.1 Kontext [dev]. Las imágenes que generes pueden usarse comercialmente, pero ejecutar el modelo en cualquier actividad que genere ingresos o que llegue a usuarios finales requiere una licencia de pago de BFL. Sustituye a FLUX.1 Kontext [dev] como el gran modelo abierto de edición de BFL; por encima quedan FLUX.2 [pro], [flex] y [max], solo por API.
¿Cuánto cuesta FLUX.2 [dev]?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | FLUX [dev] Non-Commercial License v2.0 |
| fal | $0.012 per megapixel | Se cobran los megapíxeles de entrada y de salida |
Pesos gratuitos para uso no comercial; el autoalojamiento comercial requiere una licencia de BFL (precio no publicado). Alojado en fal a $0,012 por megapíxel de entrada y de salida; Artificial Analysis indica $24 por 1.000 imágenes.
¿Merece la pena FLUX.2 [dev]?
FLUX.2 [dev] es más una referencia que una elección. Artificial Analysis lo fija en 1000 Elo como punto de referencia de su tabla de edición de imágenes, lo que lo deja en el puesto cincuenta de 79 modelos. FLUX 3 Image Klein, de la propia BFL, obtiene 1069 en la misma tabla por $9 cada 1.000 imágenes, frente a $24 de FLUX.2 [dev], y Fibo 2.0 encabeza los modelos abiertos con 1085.
Lo que conserva es el ecosistema. La página de Hugging Face recoge 81 adaptadores, 41 ajustes finos y 18 versiones cuantizadas, y sumó 296.097 descargas el último mes, por delante de las 214.694 de Qwen-Image-Edit-2511. Si tu flujo ya funciona con LoRA de FLUX, este es el checkpoint para el que están hechos, y admite hasta 10 imágenes de referencia con hasta 4 megapíxeles, más que la mayoría de rivales abiertos.
El tamaño es el problema. Con 32.000 millones de parámetros, solo el transformer ocupa unos 64GB en BF16, y el codificador de texto de 24.000 millones de parámetros añade unos 48GB más. La ficha del modelo de BFL muestra una versión de 4 bits en una RTX 4090 solo enviando los prompts a un codificador de texto alojado, y no publica ninguna cifra de VRAM.
La licencia lo limita aún más. Las imágenes son tuyas para vender, pero no puedes usarlas para entrenar un modelo competidor, debes aplicar filtros de contenido o revisar las salidas antes de distribuirlas, y usar el modelo para trabajo de pago exige una licencia comercial sin precio público. La propia página de precios de BFL lo marca como solo local, sin API alojada, así que los usuarios en producción pasan por fal u otro proveedor.
Dónde se gana su sitio
Un estudio de dos personas que vende maquetas de producto a medida
Colocar el producto de un cliente en varias escenas de referencia con resolución de impresión
Llama a FLUX.2 [dev] en fal con la foto del producto y hasta 10 referencias; una edición de 1 megapíxel a partir de una entrada de 1 megapíxel cuesta unos $0,024. El trabajo de pago con los pesos requeriría la licencia comercial de BFL, así que la vía alojada es la más sencilla.
Un investigador de ML que estudia ajustes finos de edición de imágenes
Entrenar y comparar LoRA sobre una base abierta muy usada
La licencia permite la investigación no comercial, y los 81 adaptadores publicados sirven de referencia. Prevé una GPU de 80GB o más para BF16, o una versión de 4 bits con codificador de texto remoto en una tarjeta de 24GB.
El ingeniero de herramientas de arte de un estudio de videojuegos
Prototipar un editor interno de arte conceptual antes de decidir qué licenciar
Las pruebas fuera de producción cuentan como uso no comercial, así que el equipo puede evaluarlo gratis. Ponerlo en manos de los artistas exige una licencia de pago de BFL, y en ese punto conviene comparar directamente con las condiciones y la mejor puntuación de FLUX 3 Image Klein.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Acepta la licencia en Hugging Face y carga Flux2Pipeline en Diffusers o usa el repositorio de referencia de BFL; el ejemplo usa 50 pasos, y señala 28 como buen equilibrio.
- Integraciones
- Diffusers, ComfyUI, el repositorio flux2 de BFL en GitHub; alojado por fal, Replicate, Runware, Together AI, Cloudflare y DeepInfra.
- Datos y privacidad
- Autoalojado, las imágenes se quedan en tu hardware. Licencia: uso no comercial del modelo, salidas utilizables comercialmente salvo para entrenar modelos competidores, filtros de contenido o revisión humana obligatorios. El código de inferencia abierto incluye un ejemplo de marca de agua a nivel de píxel; los metadatos C2PA firmados solo los añade la API de BFL.
- Coste a escala
- En fal, 100.000 ediciones de un megapíxel con entradas de un megapíxel cuestan unos $2.400 al mes. El autoalojamiento comercial requiere una licencia de BFL cuyo precio no se publica.
- Límites
- Sin cifra oficial de VRAM; las GPU de consumo necesitan pesos de 4 bits y un codificador de texto descargado a CPU o remoto; Artificial Analysis lo sitúa en 1000 Elo en edición.
Lo bueno
- Gran ecosistema de LoRA y ajustes finos: 81 adaptadores, 41 ajustes finos
- Hasta 10 imágenes de referencia y salida de 4 megapíxeles
- Generación y edición en un solo checkpoint
- Diffusers, ComfyUI y varios proveedores alojados
Lo malo
- 1000 Elo, puesto cincuenta en la tabla de edición de Artificial Analysis, 69 por debajo de FLUX 3 Image Klein
- Unos 112GB de pesos BF16 con el codificador de texto
- Licencia no comercial; precio del autoalojamiento comercial no publicado
- Las salidas no pueden entrenar modelos competidores; filtros de contenido obligatorios
Ideal para
Equipos con un flujo de LoRA de FLUX ya montado y GPU de centro de datos que necesitan edición con varias referencias de hasta 4 megapíxeles.
Alternativas a FLUX.2 [dev]
FLUX.2 [dev]: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena FLUX.2 [dev]?
- FLUX.2 [dev] es el modelo de imagen con el que todos se comparan, y en esa misma escala Klein, más pequeño y barato y de la propia BFL, ya lo supera. Le damos un 3.5 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta FLUX.2 [dev]?
- Pesos gratuitos para uso no comercial; el autoalojamiento comercial requiere una licencia de BFL (precio no publicado). Alojado en fal a $0,012 por megapíxel de entrada y de salida; Artificial Analysis indica $24 por 1.000 imágenes.
- ¿Qué inconvenientes tiene FLUX.2 [dev]?
- 1000 Elo, puesto cincuenta en la tabla de edición de Artificial Analysis, 69 por debajo de FLUX 3 Image Klein; unos 112GB de pesos BF16 con el codificador de texto; licencia no comercial; precio del autoalojamiento comercial no publicado; las salidas no pueden entrenar modelos competidores; filtros de contenido obligatorios.
- ¿Para quién es FLUX.2 [dev]?
- Equipos con un flujo de LoRA de FLUX ya montado y GPU de centro de datos que necesitan edición con varias referencias de hasta 4 megapíxeles.
- ¿Cuánto cuesta FLUX.2 [dev] para un equipo o en producción?
- En fal, 100.000 ediciones de un megapíxel con entradas de un megapíxel cuestan unos $2.400 al mes. El autoalojamiento comercial requiere una licencia de BFL cuyo precio no se publica.
- ¿Es FLUX.2 [dev] seguro para los datos de la empresa?
- Autoalojado, las imágenes se quedan en tu hardware. Licencia: uso no comercial del modelo, salidas utilizables comercialmente salvo para entrenar modelos competidores, filtros de contenido o revisión humana obligatorios. El código de inferencia abierto incluye un ejemplo de marca de agua a nivel de píxel; los metadatos C2PA firmados solo los añade la API de BFL.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a FLUX.2 [dev]?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son FLUX 3 Image Klein, Fibo 2.0, Qwen-Image-Edit-2511 y HunyuanImage 3.0 Instruct.
Respuestas comprobadas el 7 nov 2026.