Il 1° ottobre 2026 Cloudflare ha annunciato Clef e Clef-Flash, due modelli decisionali a pesi aperti: ricevono dati e restituiscono risposte strutturate, come un sì o un no, una scelta fra opzioni o un punteggio. Cloudflare ha rilasciato i pesi con licenza Apache 2.0 e ha annunciato l’inferenza ospitata tramite Workers AI.
Cloudflare annuncia Clef e Clef-Flash
La differenza rispetto a un modello generativo generalista sta nell’output: invece di produrre una risposta in prosa, un modello decisionale valuta le opzioni previste da uno schema definito dall’utente. Può, per esempio, classificare un input o assegnare un punteggio. La struttura rende il risultato adatto a essere usato in un flusso di lavoro, come indirizzare un’attività o scegliere un passaggio successivo.
L’API ospitata accetta domande di tipo sì/no, scelta fra opzioni e punteggio. Una richiesta può contenere da 1 a 64 domande. I modelli accettano testo, JSON, immagini e video.
Che cosa restituisce un modello decisionale
Cloudflare descrive la fase decisionale di Clef come non autoregressiva: il modello valuta in parallelo le opzioni valide dello schema, senza generare una sequenza di testo intermedio un token alla volta. In pratica, l’utente definisce le risposte ammesse e il modello assegna loro decisioni o probabilità.
Clef e Clef-Flash a confronto
Le due varianti differiscono per dimensione e modello di base; entrambe elaborano testo, JSON, immagini e video e hanno pesi distribuiti con licenza Apache 2.0.
| Variante | Parametri | Modello di base | Ingressi | Licenza |
| Clef | 27 miliardi | Qwen3.8-27B | Testo, JSON, immagini e video | Apache 2.0 |
| Clef-Flash | 9 miliardi | Qwen3.5-9B | Testo, JSON, immagini e video | Apache 2.0 |
Per Clef, la documentazione di Workers AI indica una finestra di contesto di 65.536 token. La stessa cifra non è attribuita a Clef-Flash.
Le valutazioni di Cloudflare e il fine-tuning
I benchmark pubblicati da Cloudflare non mostrano un vincitore su ogni attività. Nei test BANKING77 e CLINC150+OOS, Clef ha ottenuto rispettivamente 94,20 e 97,43 punti, contro 79,74 e 89,27 per Jev. Su When2Call e BRIGHT, invece, Jev ha superato Clef: 80,97 contro 72,37 in accuratezza e 47,52 contro 45,91 in nDCG@10. Sono risultati riferiti da Cloudflare, non replicati in modo indipendente.
In un flusso interno di classificazione di siti web, Cloudflare ha riferito tempi di 2,2 secondi per Clef e 4,7 secondi per gpt-oss-120b per recuperare una pagina, renderizzarla e classificarla. Nell’esempio, Clef ha assegnato probabilità del 95% alla categoria moda, dell’85% all’e-commerce e inferiore all’1% al phishing.
Per il fine-tuning, Cloudflare ha annunciato un servizio assistito dal proprio team di ingegneri dedicati ai clienti. La piattaforma self-service per addestrare e ridistribuire i modelli è stata descritta come una fase successiva.
