Flux Dev vs Schnell（2026）：速度、畫質、VRAM 與授權全面比較

最後更新: 2025-12-20 01:16:21

在 Flux Dev 與 Flux Schnell 之間做選擇，不只是選一個模型，而是找到最適合你工作流程、硬體條件與使用目標的那把利器。

我們在多種提示詞與工作流中反覆測試，並結合社群基準測試以及不同 GPU 環境下的實際上手經驗，整理出這份指南，協助你做出有信心的選擇。無論你是使用遊戲筆電跑 ComfyUI 的創作者，還是正在打造正式生產流程的開發者，都能在這裡找到實用且可直接行動的建議。

快速結論：如果你重視生成速度、需要商用授權，或顯存有限（16GB 以下），選擇 Flux Schnell 會更合適；如果你以畫質為最高優先，且是在非商用專案中使用、硬體資源也充足，則 Flux Dev 會是更好的選擇。

TL;DR：Flux Dev vs Schnell 快速比較一覽

深入了解 Flux：它為什麼與眾不同

Flux 由 Black Forest Labs（Stable Diffusion 的原始核心團隊）開發，是文字轉圖像生成領域的一大突破。Flux Dev 與 Flux Schnell 同樣基於 120 億參數的架構，採用多模態與並行擴散 Transformer 區塊作為技術基礎，讓模型在提示詞遵循度、人體結構準確性與寫實感表現上，全面超越 SDXL 等前代模型。

關鍵差異在於它們各自的最佳化方向：

• Flux Dev 是從 Flux Pro 蒸餾而來的指引型模型，在大幅降低資源需求的同時，依然保有接近旗艦等級的畫質表現。
• Flux Schnell（德文意為「快速」）採用更激進的蒸餾技術，以犧牲部分細節為代價，換取顯著提升的圖像生成速度。

兩款模型在以下方面都具備出色的能力：

• 人物解剖結構自然（終於不再出現六根手指）
• 複雜場景構圖表現出色
• 色彩配置精準還原
• 品牌／產品視覺呈現更到位

畫質表現：並排對比分析

整體畫質表現

Flux Dev 一向能穩定產出具備以下特點的影像：

• 更銳利的微觀細節（膚質毛孔、布料紋理、髮絲層次）
• 更成熟的光影表現（細膩陰影、逼真的反射效果）
• 更佳的景深感受（更自然的散景、空氣透視感）

Flux Schnell 提供：

• 構圖準確度高（畫面元素位置到位、不易跑位）
• 色彩還原表現佳（能忠實呈現提示詞指定的色彩配置）
• 畫面風格略帶風格化（整體偏向乾淨、略有「3D 渲染感」的視覺效果）

文字渲染能力

差異在這裡最為明顯。當生成含有文字元素的圖像（如招牌、Logo、書封）時，在多次並排測試中，Flux Dev 的文字呈現明顯比 Schnell 更一致、更可靠。

照片級寫實人像

兩款模型在人像生成上都表現出色，但 Flux Dev 更能精準捕捉細節層次，而 Flux Schnell 則往往會將這些細微之處簡化或柔化掉：

• 皮膚質感：Dev 能呈現真實毛孔與細微瑕疵；Schnell 則偏向「美顏濾鏡」式的平滑效果
• 眼睛細節：Dev 在眼神高光與虹膜紋理上更貼近真實
• 表情層次：Dev 對微表情的保留與還原更到位

在以人像為主、需要避免明顯「AI 味」的情境下，Dev 通常是更保險的選擇，特別適合近距離或高細節的畫面。不過，Schnell 的表現也已相當接近。

速度與效能：實際使用的差距

這兩款模型在生成速度上的差距相當明顯，往往成為決定哪一款更適合你工作流程的關鍵因素。

生成速度比較

根據社群基準測試以及我們的實際測試結果：

生成步數與畫質取捨

• Flux Dev 在多數提示詞下，最佳表現通常落在 20 多到 30 出頭的步數區間；超過這個範圍後，畫質提升開始趨於有限。超過 40 步幾乎沒有明顯收益；低於 20 步則會明顯影響整體品質。
• Flux Schnell 一般最佳化於約 4 個步數；再繼續增加步數，畫質改善通常相當有限。在 1～2 步時就能產出可用結果，提升到 5～8 步僅有些微改進。

硬體需求：你真正需要準備的是什麼

這正是許多比較指南的盲點。我們來具體談談 VRAM 的需求，以及可行的最佳化選項。

Flux Dev 硬體需求

VRAM 需求會隨著輸出解析度、精度設定（FP16、FP8、NF4）、注意力機制優化，以及是否啟用 CPU offloading 而有明顯差異。

完整精度（BF16／FP16）：

• VRAM：24GB 以上（RTX 4090、A6000 等）
• 系統記憶體：建議 32GB 以上
• 最佳畫質，毫不妥協

FP8 量化：

• VRAM：12 16GB（RTX 3060、4070、3080）
• 畫質略有下降，但在日常使用中通常相當細微、不易察覺。
• 可透過 ComfyUI 的原生支援或社群提供的 checkpoints 使用

GGUF／NF4 量化版本：

• VRAM：6–10GB（RTX 2060、GTX 1080 Ti）
• 相較於全精度輸出，細節表現明顯下降，尤其是在材質與光影。
• 由於需要將部分運算卸載至 CPU，生成速度較慢

Flux Schnell 硬體需求

全精度：

• VRAM：建議 16GB 以上，體驗最佳
• 在 12GB 顯存的顯卡上也能有不錯的表現

FP8/GGUF 量化：

• VRAM：最低 6–8GB
• 在低 VRAM 情境下，因所需步數較少，畫質表現比 Dev 更穩定

實用的硬體建議

授權：商業使用的關鍵問題

這是一個關鍵的決策因素，卻常常被許多使用者忽略，直到為時已晚才意識到。

Flux Schnell：Apache 2.0 授權

Schnell 採用的 Apache 2.0 授權相當寬鬆：

✅ 可用於商業用途

✅ 允許修改與再散佈

✅ 允許進行 Fine-tuning 與 LoRA 訓練

✅ 無需標註出處（但我們會很感激）

✅ 可用於商業產品與服務

重點結論：如果你正在打造產品、經營商業服務，或販售 AI 生成圖片，Schnell 是唯一不需要另行購買付費授權、即可自由進行商用的 Flux 版本。

Flux Dev：非商用授權

Dev 的授權在商業使用上限制較多：

✅ 個人專案

✅ 研究與學術用途

✅ 非商業用途的測試與評估

❌ 未取得明確授權，不可用於商業用途

❌ 營利用途

❌ 不可整合至商業產品

商業授權途徑：Black Forest Labs 透過 Invoke 等合作夥伴，以及直接簽署的方式提供商業授權。整體授權模式以企業級方案為主，價格也屬於企業級水準。

授權決策矩陣

成本分析：API 與本地部署

API 定價（截至 2025 年 12 月）

本地部署的成本效益

損益平衡分析：

如果你每月生成超過 5,000 張圖片，改用本地部署會更具成本效益。對於高用量使用者來說，一張二手 RTX 3090（約 $700–900 美元），在考量實際使用量與電費後，長期下來往往比持續支付 API 費用更划算。

本地部署的隱性成本：

• 電力成本（高頻使用約每月 $20～$50）
• 硬體維護與汰換成本
• 建置時間與技術維運成本
• 無法因應突發需求自動擴充

最佳設定與工作流程

Flux Dev 推薦設定

取樣器：Euler
步數：28　35
CFG Scale：3.5　4.0
解析度：1024x1024（原生）或 1536x1536（友善升級）

Flux Schnell 推薦設定

取樣器：Euler
步數：4
CFG Scale：1.0 2.0
解析度：1024x1024

ComfyUI 工作流程小技巧

1. 在顯存有限的情況下使用 Dev：啟用模型 CPU offloading、選用 FP8 checkpoints，並維持 1024x1024 的基礎解析度。
2. 用 Schnell 進行快速迭代：建立批次佇列工作流，憑藉速度優勢，Schnell 在 Dev 生成 2–3 張的時間內可產出 20 張以上變化。
3. 混合工作流：先用 Schnell 進行概念探索，再將精選結果交由 Dev 重新生成，完成最終高品質輸出。

什麼時候該選擇 Flux Dev

在以下情況選擇 Dev：

• 畫質絕對不能妥協
• 用於創作作品集或個人藝術創作
• 圖片中需要清晰呈現文字
• 可使用 16GB 以上的 VRAM
• 專案屬於非商用用途
• 不受生成時間限制
• 需要對複雜概念具備最高程度的提示詞遵循能力

Flux Dev 的理想使用情境：

• 數位藝術與插畫創作
• 個人專案的概念藝術
• 攝影風格人像（非商用）
• 高細節場景視覺化
• 學術與研究應用

何時該選擇 Flux Schnell

適合選擇 Schnell 的情境：

• 工作流程中，速度是關鍵
• 正在運行商業應用
• 硬體資源有限（顯存低於 16GB）
• 處於快速原型／高頻迭代階段
• 大規模使用時，每張圖的成本很重要
• 需要 Apache 2.0 授權的高度彈性

Schnell 最適合的使用情境：

• 商業產品開發
• 即時或近乎即時的應用場景
• 分鏡設計與概念快速迭代
• 大規模社群媒體內容產出
• MVP 與原型開發
• 作為 LoRA 訓練的基礎模型

不只 Dev 與 Schnell：2025 年的 Flux 生態系

Flux Pro

封閉原始碼的旗艦模型，僅能透過 API 使用。畫質表現最佳，但：

• 無法本地部署
• 不支援微調（Fine-tuning）
• API 成本較高（約每張圖片 $0.05–0.10）

Pro 適合對象：追求極致畫質的企業級客戶，且預算不是主要考量。

Flux 1.1 Pro

在 Pro 基礎上全面升級，細節表現更出色、推理速度更快；使用門檻與存取限制則與 Pro 相同。

Flux Kontext

於 2025 年推出，Flux Kontext 專注於：

• 透過文字指令進行圖片編輯
• 多參考圖像生成
• 跨輸出維持角色一致性

Kontext 適合用於： 編輯工作流程，以及維持角色與風格的一致性。

Flux 2.0

新一代體驗，帶來：

• 最高支援 4MP 輸出解析度
• 多參考圖支援全面升級
• 文字呈現效果更清晰精準
• 視覺理解能力大幅提升

同時提供本地端版本（相當於 Dev）與僅限 API 的版本（相當於 Pro）。

模型名稱、功能與可用性變動快速，以下內容僅反映 2025 年底當下的 Flux 生態系概況，請以實際狀況為準。

常見問題

我可以將 Flux Dev 用於客戶專案嗎？

僅限非商用使用。若為付費專案，則需使用 Schnell、購買 Dev 的商用授權，或透過 API 使用 Flux Pro。

哪一個模型在手部與手指細節表現更好？

兩者相較於 SDXL 都有顯著提升。Flux Dev 在複雜手部姿勢的表現上略勝一籌，但整體差異其實相當有限。

這兩個模型都可以訓練 LoRA 嗎？

可以，但只有基於 Flux Schnell 的 LoRA 能在不額外取得授權的情況下用於商業用途。

為了畫質提升，真的值得犧牲速度嗎？

如果是最終成品、只需要產出少量圖片：通常適合；但若是需要 50 次以上反覆生成的工作流程：幾乎不適合。

Flux Schnell 有可能達到 Dev 的畫質水準嗎？

以目前的架構來看，可能性不高。畫質差距的根本原因在於 Schnell 為了追求極致速度，透過高度蒸餾的方式，刻意犧牲了部分細節與保真度。

如何在 Mac（Apple Silicon）上執行 Flux？

兩款模型皆可在配備 16GB 以上統一記憶體的 M1／M2／M3 Mac 上運行，透過 ComfyUI 使用 GGUF 量化版本，或採用 MLX 最佳化實作即可順暢使用。

結論：如何做出你的選擇

選擇 Flux Dev 還是 Flux Schnell，關鍵其實只在三個問題：

1. 是否用於商業用途？→ 如果是，選擇 Schnell（或其他已取得授權的替代方案）
2. 時間是否充裕？→ 如果不，選擇 Schnell
3. 畫質是否優先於一切？→ 如果是，選擇 Dev

對大多數使用者來說，實際上的建議是：

先從 Schnell 開始。它速度更快、成本更低、商用彈性更高，實際出圖效果也相當出色。當你需要製作最終成品、屬於非商用用途，且硬體與時間預算都能負荷時，再升級使用 Dev 會更合適。

好消息是：相較於過去的開放權重擴散模型，這兩款模型都讓 AI 繪圖的門檻大幅降低。不論你選擇 Flux Dev 還是 Flux Schnell，都等於在使用兩年前還難以想像的最先進 AI 圖像生成技術。