Cloudflare выпустила Clairic — модель для извлечения данных, которая работает быстрее LLM

Cloudflare запустила в предварительном доступе модель Clairic на платформе Workers AI. Это не обычная языковая модель — она не генерирует текст, а извлекает из неструктурированных данных типизированные значения: суммы, даты, идентификаторы, списки и даже прогнозы. Всё это за один прямой проход без рассуждений и выходных токенов.

Модель работает с контекстом до 65 536 токенов и принимает до 4 изображений на запрос. Поддерживаемые типы полей: текст, число, дата, время, длительность, список, оценка и прогноз. Для каждого скалярного ответа возвращается вероятность отсутствия значения (p_null) и оценка уверенности. Текстовые ответы содержат точные позиции символов в исходном документе.

В тестах Cloudflare Clairic показал впечатляющую скорость: извлечение заняло 0,46 секунды против 16,1 секунды у GLM-5.3 в пайплайне обработки претензий. Однако точность пока не идеальна — 4 из 21 прогноза TSA вышли за пределы 80% доверительного интервала, а многошаговые арифметические операции ненадёжны.

Cloudflare позиционирует Clairic как часть трёхуровневого стека: модели извлечения превращают сырые данные в типизированные значения, модели принятия решений (Jev, Clef) выбирают варианты, а LLM формулируют ответ. Такой подход позволяет делегировать каждой задаче специализированную модель, а не гнать всё через одну универсальную LLM.