Cloudflare开源Clef 速度是Jev 13倍

时间 2026年10月1日 地点 美国旧金山（Cloudflare总部） 人物 Cloudflare AI团队 事件详情 当地时间10月1日，Cloudflare正式发布两款开源决策模型Clef与Clef-flash，剑指AI Agent工作流路由市场。 Clef基于Qwen3.8-27B基座，Clef-flash基于Qwen3.5-9B，均选用阿里巴巴通义千问（Qwen）作为基座模型，并完整保留Qwen的视觉编码器，可同时处理文本与图像输入，对视觉内容进行分类判别。 两款模型均支持64k上下文窗口（同类竞品Jev为32k），单次请求最多携带64个结构化问题，实现"一次前向传播即出结果"——无Token生成、无JSON解析、无幻觉风险。 官方基准测试显示：Clef延迟中位数209ms，Clef-flash仅38.8ms，较竞品Jev的524ms提速约13倍；BANKING77分类任务Macro-F1达94.20（Jev为79.74），BFCL-case-exact达98.47（Jev为95.75）。 同时，Cloudflare推出配套强化学习微调平台，客户可基于AI Gateway流量数据，针对自身业务场景定制专属决策模型，并一键部署至Workers AI。 背景 决策模型是近一个月兴起的新品类：与生成自由文本的LLM不同，决策模型只对预定义选项返回带概率的结构化结果（是非判断、选项分类、量级评分），不做任何自由生成。 当AI Agent工作流中80%的调用（如"这封邮件要不要升级""这个工具调用风险高不高"）属于结构化判断时，用大模型做路由相当于"用法拉利运白菜"。此前该领域主要竞品为TypeSafe AI的Jev（定价约0.042美元/百万Token）。 影响 Clef与Clef-flash以Apache 2.0协议完全开源权重，已上架Hugging Face；同时完全兼容Jev-API，现有Jev用户切换成本几乎为零。 对AI开发者而言，决策模型赛道正式进入开源竞争阶段：同日还有Amazon发布Strands Decider 2B，一天内出现两款Jev挑战者。中小团队可直接在Cloudflare Workers AI上免费调用，或本地自行部署，无需再为路由决策支付高昂LLM调用费用。 总结 Cloudflare推出基于Qwen3的开源决策模型Clef，延迟最低38.8ms、支持多模态、上下文64k，全面超越Jev；开源权重+Jev-API兼容推动零成本迁移，决策模型赛道竞争正式进入白热化阶段。 参考来源 - Cloudflare官方博客：https://blog.cloudflare.com/clef-decision-models/ - IT之家：https://www.ithome.com/1/009/262.htm - AlphaSignal：https://alphasignal.ai/news/cloudflare-s-clef-beats-rivals-with-38ms-typed-decisions-for-ai-agents - ByteITOA：https://byteiota.com/cloudflare-clef-decision-models-agents - Flavio Copes：https://flaviocopes.com/clef - AI Weekly：https://aiweekly.co/alerts/cloudflare-open-sources-clef-beats-jev-latency-on-edge-gpus - HuggingNews：https://huggingnews.com/ai/cloudflare-first-in-house-ai-runs-13x-faster-than-jev-4db7df88 - 凤凰网科技：https://tech.ifeng.com/c/8wtPqcA1ctw