Cloudflare ha lanzado Clef y Clef-flash, sus primeros modelos entrenados por el equipo de Workers AI. Estos son modelos de decisión que leen un estado de entrada y un esquema de preguntas tipadas para devolver una probabilidad para cada respuesta permitida, en lugar de generar texto libre.

  • Ambos modelos tienen pesos abiertos bajo Apache 2.0 y son compatibles con la API Jev de TypeSafe AI.
  • Clef es post-entrenado a partir de Qwen3.8-27B, mientras que Clef-flash se basa en Qwen3.5-9B; ambos conservan el codificador visual del backbone.
  • Los modelos admiten tres tipos de preguntas: sí/no, elección y puntuación, con inferencia utilizando una cabeza de esquema conjunta para enrutar la evidencia y cruzar los campos.
  • En la suite Decision Index 0.2.1 de Cloudflare, Clef obtuvo la puntuación más alta en 7 de 10 benchmarks, superando a Jev en BANKING77 (94.20 frente a 79.74) y CLINC150+OOS (97.43 frente a 89.27).
  • La latencia mediana es de 209.3 ms para Clef y de 38.8 ms para Clef-flash, en comparación con los 524.1 ms de Jev.

El lanzamiento proporciona una opción desplegable para tareas de toma de decisiones estructuradas en Workers AI o mediante autoalojamiento, con un próximo servicio de aprendizaje por refuerzo para ajuste fino en datos privados.