# Deux générateurs d'images ouverts : lequel choisir selon votre GPU

> SDXL contre Flux, puis FLUX.2 klein, Z-Image et Qwen-Image : qualité mesurée, mémoire, vitesse, LoRA disponibles et licence, pour choisir son modèle.


*Ou : le vétéran aux mille accessoires contre le jeune prodige sous licence restrictive, et les nouveaux venus qui mettent tout le monde d'accord.*

La réponse courte : Flux dev produit des images nettement meilleures que SDXL, texte compris, mais demande trois fois plus de mémoire et interdit l'auto-hébergement commercial sans licence. SDXL tourne sur 8 Go, se vend sans condition et dispose de la plus grande collection de ControlNet. En 2026, le vrai choix se fait pourtant ailleurs : FLUX.2 klein 4B et Z-Image Turbo, tous deux sous licence Apache 2.0, dépassent Flux dev dans les classements, tiennent sur une carte de 16 Go et génèrent une image en quelques secondes. Pour un nouveau projet de [ComfyUI et Flux dans le cloud](/guides/gpu-cloud-ia/generation-images-gpu-cloud/), ce sont eux qu'il faut essayer en premier.

Le match historique d'abord. SDXL, sorti en juillet 2023 par Stability AI, compte 3,5 milliards de paramètres et tourne, selon son éditeur, sur des cartes grand public de 8 Go. [Sa propre fiche](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) reconnaît ses limites : il ne sait pas écrire de texte lisible, et les visages et les corps ne sont pas toujours réussis. Flux dev, sorti un an plus tard par Black Forest Labs, compte 12 milliards de paramètres, écrit du texte et suit bien mieux les consignes : 83,8 contre 74,7 sur le test DPG-Bench d'adhérence au prompt, selon le tableau publié par HiDream.

Le classement d'[Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/image/leaderboard/text-to-image), fondé sur les votes d'utilisateurs, mesure l'écart de qualité : SDXL obtient 677 points, Flux dev 841, et les meilleurs modèles fermés, les générateurs de GPT, dépassent 1 190. Mais le même classement montre que les modèles ouverts de 2026 ont rebattu les cartes, avec FLUX.2 dev à 1 000, FLUX.2 klein 9B et Z-Image Turbo à 940, Qwen-Image à 887 et FLUX.2 klein 4B à 864.

> **Pour qui** : un créateur ou un développeur qui doit choisir un modèle d'images ouvert selon la carte dont il dispose et l'usage, personnel ou commercial.
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> **À partir de** : 0,34 $ de l'heure pour une RTX 4090 de 24 Go en Community Cloud, 0,74 $ en Secure Cloud, 1,09 $ pour une L40S de 48 Go.
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> **Pour démarrer** : ouvrir un compte Runpod, lancer un pod ComfyUI sur une RTX 4090, et comparer les modèles sur les mêmes prompts.

## SDXL vs Flux 2026 : qualité, mémoire, licence et coût par image

| Modèle | Paramètres | Mémoire annoncée | Score Artificial Analysis | Licence | À savoir |
|---|---|---|---|---|---|
| SDXL 1.0 | 3,5 milliards | 8 Go | 677 | OpenRAIL++, commercial | 9 700 adaptateurs et 122 ControlNet sur Hugging Face |
| FLUX.1 dev | 12 milliards | environ 24 Go, moins en FP8 | 841 | non commerciale | 42 700 adaptateurs, le plus grand choix de LoRA |
| FLUX.1 schnell | 12 milliards | idem, 4 étapes | 802 | Apache 2.0 | la version libre de Flux, plus rapide et moins fine |
| FLUX.2 klein 4B | 4 milliards | environ 8 à 13 Go | 864 | Apache 2.0 | très rapide, idéal pour une carte modeste |
| Qwen-Image | 20 milliards | 20 Go en FP8 | 887 | Apache 2.0 | lent : plus d'une minute par image sur une carte de 24 Go selon ComfyUI |
| Z-Image Turbo | 6 milliards | moins de 16 Go | 940 | Apache 2.0 | image en moins d'une seconde sur les cartes récentes |
| FLUX.2 klein 9B | 9 milliards | non annoncée | 940 | non commerciale | 3,8 s par image sur RTX 4090 selon Runpod |
| FLUX.2 dev | 32 milliards | 90 Go complet, 18 à 20 Go en 4 bits | 1 000 | non commerciale | le meilleur ouvert de Black Forest Labs |

Scores Artificial Analysis relevés le 27 septembre 2026, mémoire annoncée par les éditeurs ou la documentation de ComfyUI, nombre d'adaptateurs relevé sur Hugging Face, hors Civitai.

La vitesse, ensuite, change le coût de chaque image. Runpod mesure SDXL à 4,8 secondes par image sur une RTX 4090 et FLUX.2 klein 9B à 3,8 secondes ; sur une H100, Flux dev en 28 étapes prend 7,3 secondes sans optimisation et 2,9 avec, selon le blog de PyTorch. Sur une RTX 4090 louée 0,34 $ de l'heure et occupée en continu, une image SDXL revient à moins d'un vingtième de centime. À ce niveau, la différence de prix entre modèles ne compte plus : ce sont la qualité, la mémoire et la licence qui décident.

L'outillage, enfin, reste l'atout de SDXL et de Flux dev. Trois ans de LoRA, de modèles affinés et de ControlNet, pour guider la pose, la profondeur ou les contours, ne se remplacent pas en quelques mois : les modèles de 2026 n'ont encore que quelques centaines d'adaptateurs. Si votre travail repose sur un LoRA précis ou un ControlNet particulier, ce critère passe avant tous les autres.

Mon verdict, par situation. Carte de 8 à 12 Go, usage commercial, besoin de ControlNet : SDXL. Meilleure qualité à la maison, sans usage commercial : Flux dev ou FLUX.2 dev en 4 bits. Nouveau projet commercial sur une carte louée : Z-Image Turbo ou FLUX.2 klein 4B, rapides et libres. Texte à rendre dans l'image : FLUX.2 dev, qui obtient 0,96 sur le test LongText-Bench contre 0,61 pour Flux dev, mais sous licence non commerciale.

![Illustration : deux chevalets de peintre côte à côte dans un atelier sombre, l'un chargé d'accessoires de laiton accumulés, l'autre dépouillé et éclairé d'une lumière ambrée plus vive](/images/duel-generateurs-images-ouverts-chevalets.original.webp "Le vétéran a tous les accessoires, le nouveau venu la meilleure lumière : le choix dépend de ce que vous devez peindre.")

### Si vous voulez la mémoire exacte de chaque modèle

8 Go pour SDXL, plus de 23 pour Flux dev en 16 bits, 90 pour FLUX.2 dev complet : le détail par modèle et par format est dans [la VRAM qu'il faut vraiment](/guides/gpu-cloud-ia/generation-images-gpu-cloud/vram-necessaire-generation-images/).

### Si l'usage est commercial

Flux dev et FLUX.2 dev interdisent l'auto-hébergement commercial sans licence, contrairement à SDXL, Z-Image ou FLUX.2 klein 4B. Les clauses exactes sont dans [les licences des modèles d'images](/guides/gpu-cloud-ia/generation-images-gpu-cloud/licences-modeles-images-usage-commercial/).

### Si vous avez choisi Flux

Installer Flux sur une carte louée, charger les bons fichiers et mesurer le prix réel d'une image : la marche à suivre est dans [Flux sur un GPU loué](/guides/gpu-cloud-ia/generation-images-gpu-cloud/modele-image-ouvert-gpu-loue/).


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**Tarifs :** prix relevés le 27 septembre 2026 sur les sites officiels des fournisseurs, dans la devise qu'ils affichent : dollars américains pour les plateformes américaines, euros hors taxes pour les européennes. Les tarifs du GPU bougent souvent, et sur une place de marché chaque hôte fixe son prix : les montants cités peuvent avoir changé depuis cette date.