A Cloudflare gyors döntési modelleket adott ki MI-ügynökökhöz
A Cloudflare két új döntési modellt mutatott be Clef és Clef-flash néven, amelyek hosszú szöveges válaszok helyett rövid, valószínűségekkel kiegészített besorolásokat adnak. Egy ügyfélszolgálati üzenet alapján például megállapíthatják a sürgősséget és kijelölhetik az illetékes csapatot, az eredmény pedig automatikus továbbítást, riasztást vagy emberi ellenőrzést indíthat el. A vállalat szerint így az MI-ügynökök bizonyos feladatokban önállóan gyűjthetnek adatot, dönthetnek és intézkedhetnek.
A fejlesztés a TypeSafe AI Jev modelljének közvetlen konkurense. Cloudflare 43 benchmark alapján a Clef-flash medián válaszidejét mintegy 39 ezredmásodpercben, a Clefét 209 ezredmásodpercben adta meg, míg a Jev valamivel több mint 524 ezredmásodperc alatt válaszolt. A Clef képeket is képes feldolgozni, 64 ezer tokenes kontextusablaka pedig kétszerese a Jevének. A vállalat egyik tesztjében egy webhelyet 2,2 másodperc alatt töltött le, jelenített meg és sorolt be, miközben saját általános nyelvi modellje 4,7 másodpercet igényelt.
A Clef a Qwen3.8-27B, a Clef-flash a Qwen3.5-9B modellre épül, és mindkettő Apache 2.0 licenc alatt érhető el a Hugging Face-en, illetve a Workers AI platformon. Cloudflare saját szintetikus adataival és az RLCD nevű megerősítéses tanítási módszerrel hangolta őket. Ügyfelei később saját adatokkal is finomhangolhatják a modelleket, a vállalat pedig belsőleg visszaélések bejelentéseinek, támogatási kérelmeknek és hasznos, illetve káros botoknak a osztályozására használná őket.