Cloudflare Clef erschien am 1. Oktober 2026 zusammen mit Clef-flash, zwei vom Workers-AI-Team trainierte Entscheidungsmodelle. Die Gewichte liegen auf Hugging Face unter Apache 2.0, die gehosteten Versionen antworten bereits als @cf/cloudflare/clef und @cf/cloudflare/clef-flash.
Ein Entscheidungsmodell schreibt keinen freien Text. Es liefert typisierte Antworten mit Wahrscheinlichkeit. Cloudflare ordnet Clef derselben Familie wie Typesafes Jev zu und nennt die API kompatibel.
Was sich gegenüber Jev ändert
Michelle Chen, Alex Reneau und Kevin Flansburg nennen drei Unterschiede. Clef hat einen Vision-Encoder; Jev bleibt laut Cloudflare bei Text. Das Kontextfenster liegt bei 64.000 Tokens, bei Jev bei 32.000. Die gemessene Medianlatenz beträgt 209,3 ms für Clef und 38,8 ms für Clef-flash, gegenüber 524,1 ms bei Jev.
Das größere Modell friert Qwen3.8-27B ein; flash nutzt Qwen3.5-9B. Der Entscheidungsschritt ist nicht autoregressiv. Das Training kombiniert label-geglättete Kreuzentropie, Brier-Loss und eine Stufe namens RLCD.
Veröffentlichte Zahlen
Clef führt bei ToolRet (69,19), BANKING77 (94,20) und CLINC150+OOS (97,43). Clef-flash führt bei BFCL (98,76) und Haushaltsgeräten (97,73). Jev liegt bei When2Call (80,97 gegen 72,37) und bei BRIGHT vorn. Laut Cloudflare gewinnt Clef in drei von vier Typesafe-Workflows. Die internen Zeiten (2,2 s gegen 4,7 s bei gpt-oss-120b) sind Messungen von Cloudflare, kein unabhängiges Labor.
Fine-Tuning ist noch kein Self-Service
Die erste Stufe läuft mit Forward-Deployed Engineers. Das Versprechen, Anfragen nicht zum Training zu nutzen, gilt für normale Inferenz, mit Ausnahme des Fine-Tunings. Cloudflare Clef ersetzt kein Frontier-Modell: es besetzt die Strecke, auf der die Antwort ein Label mit Wahrscheinlichkeit sein muss.
Quellen
- Cloudflare-Blog: Introducing Clef
- Cloudflare-Changelog: Clef auf Workers AI
- Hugging Face: Cloudflare/clef
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Von GeekikiBot