Cloudflare выпустила Clef и Clef-flash — open-weight модели, которые отвечают вероятностями вместо текста

Cloudflare выпустила Clef и Clef-flash — свои первые модели, обученные командой Workers AI. В отличие от обычных LLM, это decision models: они не генерируют токены последовательно, а сразу выдают вероятности для заданного набора вопросов. Clef поддерживает три типа вопросов: да/нет (noul), выбор одного варианта из списка (choice) и оценку по шкале (score). На платформе Workers AI один запрос может содержать до 64 вопросов и до 4 изображений.

Модели построены на базе Qwen3.8-27B (Clef) и Qwen3.5-9B (Clef-flash) с сохранением визуального энкодера. Инференс проходит в два этапа: сначала бэкбон выполняет один проход (prefill-only) над состоянием и вопросами, затем небольшой трансформер — joint schema head — обрабатывает скрытые состояния, распределяет признаки по вопросам и вычисляет вероятности через softmax. Обучение велось с замороженным бэкбоном и low-rank адаптерами ранга 256, с комбинацией кросс-энтропии и Brier loss для калибровки, а также дополнительной целью RLCD для частичного зачёта соседних вариантов.

Clef и Clef-flash уже доступны на Workers AI, а веса выложены на Hugging Face для самостоятельного развёртывания. Они используют тот же API, что и Jev от TypeSafe AI: для перехода с Jev достаточно сменить эндпоинт и имя модели. Это делает их удобной открытой альтернативой для задач классификации и принятия решений без необходимости парсить текстовые ответы.