时间:2026年10月1日
地点:Cloudflare 全球 / Workers AI 边缘网络
人物:Cloudflare Workers AI 团队(Michelle Chen、Alex Reneau、Kevin Flansburg)
事件详情:Cloudflare 正式发布两款自研开源决策模型 Clef 与 Clef-flash,托管于 Workers AI 平台,模型权重在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议开放下载。同步推出强化学习(RL)微调服务,初期由驻场工程师(FDE)团队支持,后续将转为自助平台。Clef 侧重精度,Clef-flash 侧重低延迟场景,二者均支持图像输入与 64K 上下文窗口,并完全兼容 Typesafe AI Jev 的 System One API,可作为 Jev 的即插即用替代品。
背景:决策模型(decision model)是近期兴起的 AI Agent 范式,由 Typesafe AI 推出的 Jev System One 引爆关注。与 LLM 的开放式文本生成不同,决策模型为有限的分类问题返回带概率的类型化答案,无需重训即可处理新增类别,可用于支持工单分流、Trust & Safety、威胁情报判定等场景。Cloudflare 此举被视为对 Jev 的开源对标,强化学习微调进一步把决策模型推向企业级定制。
影响:Cloudflare 公布的基准测试显示,Clef 系列在 10 项基准中 7 项排名第一:在 BFCL(case exact)拿到 98.47 分,Clef-flash 拿到 98.76 分,均超过 Jev 的 95.75 分;BANKING77(macro-F1)94.20 分,超过 Jev 的 79.74 分;CLINC150+OOS 达 97.43 分,超过 Jev 的 89.27 分;Home appliances(case exact)Clef-flash 拿到 97.73 分,远超 Jev 的 52.27 分。延迟维度上,Clef 中位数 209.3 毫秒(比 Jev 的 524.1 毫秒快 2.5 倍),Clef-flash 仅 38.8 毫秒(比 Jev 快 13 倍)。Cloudflare 内部威胁情报团队用 Clef 分类域名仅需 2.2 秒,比 gpt-oss-120b 的 4.7 秒快 2 倍以上,且返回的分类标签更丰富。Clef 与 Workers AI LLM 串联可放入 agent 热路径,为 Cloudflare 强化其 agent cloud 战略。
总结:这是 Cloudflare 首次自研并开源的 ML 模型,进一步完善其 agent cloud 战略:Jev API 完全兼容使得现有 Jev 集成可零代码迁移,Apache 2.0 协议允许企业本地部署,开源生态与边缘 GPU 网络结合形成对 Typesafe 的直接竞争。Cloudflare 表示已在威胁情报、支持分流、机器人识别、Trust & Safety 等内部场景使用 Clef,并将通过 FDE 团队与设计合作伙伴形式向外部客户提供 RL 微调服务。
参考来源:
1. Cloudflare Blog 官方发布(2026-10-01):https://blog.cloudflare.com/clef-decision-models/
2. Cloudflare Developers Changelog(2026-10-01):https://developers.cloudflare.com/changelog/?product=radar
3. Hugging Face 模型卡片 - Clef:https://huggingface.co/Cloudflare/clef
4. CloudNinjas 深度报道(2026-10-01):https://cloudninjas.ca/ai/edge-decision-models-on-workers-ai-clef-and-clef-flash-enable-fast-structured-inference
5. Brocker 详细测评(2026-10-01):https://www.brocker.org/cloudflare-clef-clef-flash-decision-models-rl-fine-tuning
6. TheClarity Jev API 对比分析(2026-10-01):https://theclarity.today/story/cloudflare-open-sources-jev-compatible-clef-decision-models-2d57791f
7. Hacker News 讨论(2026-10-01):https://blog.cloudflare.com/clef-decision-models/
8. GoKawiil 简评(2026-10-01):https://gokawiil.com/article/350394
9. TechReport 详细基准(2026-10-01):https://techreport.ngo/ai-ml/introducing-clef-our-open-source-decision-models-and-rl-fine-tuning-platform







