A BFL fez uma parceria com a startup suíça Mimic Robotics para desenvolver o FLUX-mimic, um modelo de "vídeo-ação" construído sobre o backbone do FLUX 3 . A ideia é simplesmente brilhante: o sistema treina um decodificador de ações leve a partir das características intermediárias da via de predição de vídeo do FLUX 3, decodificando ações físicas a partir da representação de mundo que o modelo já aprendeu .
O FLUX-mimic não ficou só no papel. Ele foi testado e implantado em tarefas de produção reais na fábrica da Audi . De acordo com os parceiros, a Audi usou esses robôs para resolver "trabalhos complexos de manipulação de materiais que seriam simplesmente impossíveis" com a programação tradicional . A grande vantagem é que o sistema reduz drasticamente a quantidade de dados de demonstração necessários para o robô aprender novas tarefas .
Nas comunidades online, surgiram especulações sobre benchmarks de desempenho impressionantes, como inferência em menos de 80ms em uma única RTX 5090 e um tempo de reação do sistema de 101ms. É importante esclarecer que estes números não aparecem nas fontes oficiais disponíveis da BFL, Bloomberg ou nos comunicados de imprensa do lançamento .
Atenção: Esses valores podem vir de um relatório técnico ainda não publicado ou de análises de terceiros, mas não há evidências suficientes no conjunto de fontes atual para verificá-los ou citá-los com segurança. O sistema FLUX 3 como um todo é projetado para controle robótico em tempo real, mas nenhuma especificação oficial de latência foi publicada até o momento.
Para efeito de comparação, no modelo antecessor (FLUX.1), uma RTX 5090 gera uma imagem de 1024×1024 em cerca de 5 a 12 segundos, dependendo da otimização . O FLUX 3, com suas cargas de trabalho de vídeo e previsão de ação, certamente será diferente, mas a latência de menos de 100 milissegundos para inferência de ações ainda não foi confirmada pela BFL.