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Black Forest Labs: FLUX.2 Max

black-forest-labs/flux.2-max

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

Según el catálogo de OpenRouter, black-forest-labs/flux.2-max es el modelo de imagen FLUX.2 de nivel superior de Black Forest Labs para generación y edición a partir de texto o referencias visuales. Acepta texto e imágenes y devuelve imágenes, con un parámetro de semilla disponible para flujos orientados a la reproducibilidad. La descripción del catálogo afirma mejoras en calidad visual, comprensión de instrucciones y coherencia de edición, pero el paquete no incluye una ficha independiente ni resultados medidos, por lo que esas afirmaciones no están verificadas.[1]

Puntos fuertes

  • OpenRouter indica entradas de texto e imagen con salida exclusivamente de imagen.[1]
  • La descripción del catálogo destaca calidad visual, comprensión de instrucciones y coherencia de edición.[1]
  • El parámetro de semilla indicado puede facilitar comparaciones repetibles.[1]

Limitaciones

  • Solo se aportó evidencia del catálogo de OpenRouter; no había una ficha independiente en el paquete.[1]
  • No se proporcionaron resultados completos de benchmarks, por lo que las afirmaciones requieren validación.[1]
  • No se indican licencia, requisitos de hardware, comportamiento de seguridad ni restricciones detalladas de edición.[1]

Dónde utilizarlo

  • Evaluarlo para generación de imágenes guiada por texto cuando priorice la calidad visual.[1]
  • Probar generación o edición condicionada por imágenes de referencia.[1]
  • Usar la semilla en prototipos que necesiten comparaciones repetibles entre prompts.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · Black Forest Labs: FLUX.2 MaxFuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

FLUX.2 [max] is the new top-tier image model from Black Forest Labs, pushing image quality, prompt understanding, and editing consistency to the highest level yet. Pricing is as follows, [per...

Especificaciones

ID del modelo
black-forest-labs/flux.2-max
Creador
black-forest-labs
Añadido a OpenRouter
16.12.2025
Longitud de contexto
46,864
Modalidad
text+image->image
Modalidades de entrada
text, image
Modalidades de salida
image
Precio por token
Sin precio por token en la instantánea fuente — consulta OpenRouter para la unidad de facturación
Corte de conocimiento
—
Fecha de expiración
—

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalSin medición—
ProgramaciónSin medición—
AgentesSin medición—
EscrituraSin medición—
RazonamientoSin medición—
Análisis de documentosSin medición—
VisiónSin mediciónentrada: image
Generación de imágenesSin mediciónsalida: image
AudioSin medición—
VídeoSin medición—
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

No hay evaluaciones aportadas para este modelo.

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

  • S — S — 10% superior de la cohorte
  • A — A — siguiente 20% de la cohorte
  • B — B — siguiente 30% de la cohorte
  • C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
Black Forest Labs46,864—————

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.