Cloudflare משיקה את Clef: מודלים להחלטות בקוד פתוח ופלטפורמת RL fine-tuning

Cloudflare הציגה את Clef ו-Clef-flash, מודלי ההחלטות הראשונים. הם מתארחים ב-Workers AI, והמשקולות פורסמו ב-Hugging Face ברישיון Apache 2.0. לצד המודלים החברה הכריזה גם על שירות RL: בהתאמת Clef המשתמשים יקבלו תחילה עזרה ממהנדסים, ובהמשך יוכלו לעשות זאת בעצמם.

לדברי Cloudflare, Clef מוביל ב-Jev Decision Index ושתי המודלים תואמים ל-API של Jev. Jev הוא מודל של Typesafe AI, שהפך את הקונספט לפופולרי.

מהו מודל החלטות

מודל כזה ממיר קלט לתשובות טיפוסיות עם הסתברויות. מהודעת תמיכה הוא יכול לקבוע אם הבקשה דחופה ולאיזו צוות להקצות אותה, ובקוד הוא יכול לנתב כרטיס או להעביר לאדם. בניגוד למודלים לשוניים גדולים הם זולים, מהירים ועקביים, ולכן סוכנים יכולים לפעול בלי התערבות אדם.

Cloudflare בדקה את Clef בצוות Threat Intelligence: בעזרת Browser Run המודל טען וסיווג דומיין בתוך 2,2 שניות. דומיין אחד בהסתברות 95% הוא אתר חברה, ב-85% מסחר אלקטרוני, בפחות מ-1% פישינג. באותו תרחיש המודל הכללי המהיר ביותר של החברה, gpt-oss-120b, השקיע 4,7 שניות והחזיר רק שתי סיווגים.

במה Clef נבדל

Clef נבדל מ-Jev בשני מאפיינים: יש לו מקודד חזותי והוא מסווג גם תמונות, וחלון ההקשר הוא 64 אלף טוקנים לעומת 32 אלף ב-Jev. ב-Jev Decision Index ב-BFCL Clef רשם 98,47 נקודות, Clef-flash רשם 98,76, ו-Jev רשם 95,75. השיהוי החציוני: 209 אלפיות שנייה ל-Clef, 39 אלפיות שנייה ל-Clef-flash, 524 אלפיות שנייה ל-Jev.

שני המודלים בנויים על בסיס Qwen: עבור Clef הקפיאו את Qwen3.8-27B, ועבור Clef-flash את Qwen3.5-9B. המודל עובר רק שלב prefill, ואחריו צעד החלטה לא-אוטורגרסיבי: במקום יצירת טוקנים, אפשרויות הסכמה מוערכות במקביל.

שירות RL החדש

השירות מורכב מהמוצרים הקיימים של Cloudflare: AI Gateway מתעד בקשות ותשובות, Workers AI מייצר אפשרויות על המודל הבסיסי, Containers מספק ארגז חול RL להערכה, ו-Trainer החדש מעדכן משקולות. לדברי Cloudflare, הודות ליותר מ-15 שנות נתוני רשת אפשר לאמן מסווגים ייעודיים, למשל להערכת פניות Trust & Safety או למיון בקשות תמיכה.