AI 摘要
- Cloudflare 推出專為 AI 代理打造的開源決策模型 Clef 與 Clef-flash。
- 新模型已整合至 Workers AI 並支援 64K 上下文長度與圖片輸入。
- Clef-flash 中位延遲僅 38.8 毫秒，較 Jev 大幅縮短判斷時間。
雲端服務大廠 Cloudflare 正式發佈全新決策模型 Cloudflare Clef 與主打極速推論的 Clef-flash。兩款新模型專為 AI 代理（AI Agents）的高速分類、判斷與決策流程而設計，現已正式整合至 Cloudflare Workers AI 平台，並同步以 Apache 2.0 開源授權釋出模型權重，開發者可自由下載或於雲端直接部署。
定位清晰的決策模型：專注精準判斷而非文字生成
與傳統負責文字生成、長篇推理或工具操作的大型語言模型不同，Cloudflare Clef 專門處理範圍明確的判斷任務。開發者可預先設定一組可接受的答案選項，模型在讀取輸入資料後，直接針對預設答案計算分數與機率，並回傳指定格式的結果，完全省去逐步生成文字的時間。
例如在智慧客服場景中，系統收到用戶訊息後，可即時交由模型判斷案件是否緊急、指派至業務或技術團隊，以及評估問題嚴重程度，進而快速啟動後續工作流或轉由人工接手。
基礎架構與技術指標
Cloudflare Clef 支援文字與圖片多模態輸入，具備高達 64K 的上下文長度（Context Window）。在底層模型選擇上，Clef 與 Clef-flash 分別基於不同的開源模型進行深度決策訓練：
- Cloudflare Clef：以 Qwen3.8-27B 為基礎訓練，兼顧精準度與決策能力。
- Clef-flash：以 Qwen3.5-9B 為基礎打造，特別針對極致反應速度最佳化。
效能評測：推論延遲顯著降低
根據 Cloudflare 公布的 43 項基準評測數據，Clef 系列在推論延遲表現上展現強大優勢。相較於相容介面的競品 Jev，Clef 系列大幅壓縮了決策時間：
| 模型名稱 | 基礎模型 | 上下文長度 | 中位延遲 (Median Latency) | 授權方式 |
|---|---|---|---|---|
| Cloudflare Clef | Qwen3.8-27B | 64K | 209.3 毫秒 | Apache 2.0 |
| Clef-flash | Qwen3.5-9B | 64K | 38.8 毫秒 | Apache 2.0 |
| Jev | – | – | 524.1 毫秒 | – |
測試顯示，Clef-flash 的中位延遲僅需 38.8 毫秒，Cloudflare Clef 則為 209.3 毫秒，兩者皆大幅超越 Jev 的 524.1 毫秒。不過官方也指出，各模型在特定測試項目的準確度互有領先，Jev 在部分特定指標仍保有優勢。
推出管道與微調服務
Cloudflare Clef 採用與 Jev 相容的 API 介面，讓現有應用程式能無縫銜接換用。目前開發者可透過 Cloudflare Workers AI 直接調用，或至 Hugging Face 下載開源權重自行部署。此外，Cloudflare 已同步推出由官方工程團隊協助的客製化微調服務，未來亦規劃上線自助式微調平臺，讓企業自主訓練專屬決策模型。
Reference Link : ithome.com.tw
