FLUX.2-small-decoder 和 gemma-4-12B-it 模型現已適用於 Amazon SageMaker JumpStart

張貼日期: 2026年8月10日

Black Forest Labs FLUX.2-small-decoder 和 Google gemma-4-12B-it 模型現已適用於 Amazon SageMaker JumpStart，擴大 AWS 客戶的可用基礎模型產品組合。這兩種模型提供涵蓋高效影像產生解碼和統一多模態理解的專業功能，使客戶能夠在 AWS 基礎結構上部署高效能且可擴充的 AI 解決方案。

FLUX.2-small-decoder 經過最佳化，可降低 FLUX.2 影像生成管道中的 VRAM 使用率，從而提供更快的影像解碼效能。這是一種經過蒸餾的 VAE 解碼器，可作為標準 FLUX.2 解碼器的直接替代品，提供大約 1.4 倍的解碼速度、VRAM 消耗降低 1.4 倍，且能夠將品質損失降至最低 (甚至是零損失)。由於解碼器在較高解析度下需要處理更多像素，所以效益會更加明顯，因此非常適合大規模的生產級影像生成工作負載。

gemma-4-12B-it 在文字、影像和音訊輸入的統一多模態理解方面表現出色，並為函式呼叫和代理式工作流程提供原生支援。該模型具有無編碼器架構，所有模態都直接流入單一僅限解碼器的變壓器中，提供接近 Google 大型 26B MoE 模型的效能，而且使用不到一半的記憶體佔用量。該模型小巧到足以在 16GB 的 RAM 上運作，能夠為企業部署提供強大的多模態和代理式體驗。

透過 SageMaker JumpStart，客戶只需點擊幾下，即可部署任何一種模型來滿足其特定 AI 使用案例。

若要開始使用這些模型，請前往 SageMaker 主控台中的 SageMaker JumpStart 模型目錄，或使用 SageMaker Python SDK 將模型部署至您的 AWS 帳戶。如需在 SageMaker JumpStart 中部署與使用基礎模型的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker JumpStart 文件。