Cloudflare 发布 Clef 和 Clef-flash：返回类型化概率而非文本的开源权重决策模型

📌 One-Sentence Summary

Cloudflare 发布了 Clef 和 Clef-flash，这是提供结构化类型化概率而非自由文本的开源权重决策模型。

📝 Summary

Cloudflare 的 Workers AI 团队推出了两款新的决策模型 Clef (27B) 和 Clef-flash (9B)。与顺序生成 token 的传统 LLM 不同，这些模型专门针对固定集合的问题进行了优化，例如：是/否、多选题和数值评分。这两款模型分别基于 Qwen3.8 和 Qwen3.5 主干网络构建，利用视觉编码器和小型 Transformer 架构头部来处理输入并路由证据。推理过程涉及仅限预填充（prefill-only）阶段，随后通过 softmax 将逻辑值（logits）转换为概率。模型基于 Apache 2.0 协议发布，并兼容 TypeSafe AI 的 Jev API。

💡 Main Points

Clef 和 Clef-flash 是专门的决策模型，而非传统的聊天机器人。

这些模型不再生成需要解析的自由文本，而是针对是/否、选择和基于评分表的特定问题类型输出结构化概率。

这些模型基于具备视觉能力的 Qwen 架构构建。

Clef (27B) 使用 Qwen3.8，而 Clef-flash (9B) 使用 Qwen3.5；两者都包含了视觉编码器以处理多模态输入。

推理遵循两个阶段的过程以提高效率。

主干网络对状态进行仅预填充处理，随后由小型 Transformer 架构头部路由证据并使用 softmax 将逻辑值转换为概率。

这些模型是开源权重且易于获取。

两款模型均根据 Apache 2.0 许可证发布，目前可在 Workers AI 上运行，并在 Hugging Face 上提供。

💬 Key Quotes

它们是决策模型，而不是聊天机器人。

LLM 逐个生成 token，其输出仍需要解析。决策模型仅对输入回答一组固定的问题。

两者均为基于 Apache 2.0 的开源权重模型，并兼容 TypeSafe AI 的 Jev API。

📊 Article Meta

AI Screening： 86

Source： MarkTechPost

Author： Asif Razzaq

Category： 人工智能

Language： 英文

Read Time： 4 min

Word Count： 863

Tags：

AI 与智能应用 , 机器学习 , 开源项目 , LLM 推理优化 , 阿里通义