Cloudflare udostępnił dwa modele decyzyjne Clef i Clef-flash, które stanowią alternatywę dla tradycyjnych chatbotów generujących tekst. Zamiast tego zwracają prawdopodobieństwa dla każdej dopuszczalnej odpowiedzi na podstawie predefiniowanego schematu typizowanych pytań.
Modele działają inaczej niż typowe modele językowe. Podczas gdy standardowe LLM-y generują tokeny jeden po drugim i wymagają dodatkowego parsowania, modele decyzyjne Cloudflare odpowiadają tylko na ustaloną liczbę pytań o konkretnych typach. Clef obsługuje trzy kategorie: pytania tak-nie zwracające prawdopodobieństwo pozytywnej odpowiedzi, pytania wielokrotnego wyboru z indywidualnymi prawdopodobieństwami dla każdej opcji, oraz ocenianie na skali w postaci prawdopodobieństwa ważonego wyniku. Oba modele są kompatybilne z API Jev od TypeSafe AI, które pozwala na łatwą zamianę endpointa bez zmian w kodzie aplikacji.
Clef został post-trenowany z modelu Qwen3.8-27B, a lżejsza wersja Clef-flash z Qwen3.5-9B. Oba zachowują oryginalny encoder wizyjny bazowego modelu Qwen. Modele działają już na platformie Workers AI Cloudflare i są dostępne na Hugging Face dla organizacji chcących je samodzielnie hostować. Jako modele otwarte na licencji Apache 2.0 stanowią alternatywę dla zamkniętych rozwiązań, pozwalając deweloperom na większą kontrolę i niezależność od dostawcy.