FLUX.2-small-decoder 和 gemma-4-12B-it 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出
Black Forest Labs 的 FLUX.2-small-decoder 模型和 Google 的 gemma-4-12B-it 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出，为 AWS 客户提供了更丰富的基础模型选择。这两种模型带来了涵盖高效图像生成解码和统一多模态理解在内的专业功能，助力客户在 AWS 基础设施上部署高性能、可扩展的 AI 解决方案。
FLUX.2-small-decoder 模型已经过优化，可在 FLUX.2 图像生成管道中实现更快的图像解码和更少的显存占用。该模型是一款蒸馏版 VAE 解码器，可作为标准 FLUX.2 解码器的即插即用替代方案，在确保画质几乎无损的前提下，解码速度提升至约原来的 1.4 倍，显存占用率降低至约原来的 1.4 倍。在更高分辨率下，该解码器能够处理更多像素，其性能优势将更为显著，非常适合大规模的生产级图像生成工作负载。
Gemma-4-12B-it 模型擅长在文本、图像和音频输入之间进行统一的多模态理解，并且原生支持函数调用和代理式工作流。该模型采用无编码器架构，所有模态数据直接流入一个仅解码器转换器，内存占用不足后者一半，性能却接近 Google 规模更大的 260 亿参数 MoE 模型。它非常紧凑，可在 16 GB RAM 上运行，能够为企业级部署带来强大的多模态与智能体体验。
借助 SageMaker JumpStart，客户只需点击几下即可部署这些模型中的任何一个，以解决其特定的人工智能使用案例。
要开始使用这些模型，请导航到 SageMaker 控制台中的 SageMaker JumpStart 模型目录，或使用 SageMaker Python SDK 将模型部署到您的 AWS 账户。有关在 SageMaker JumpStart 中部署和使用基础模型的更多信息，请参阅 Amazon SageMaker JumpStart 文档。