Компания Cloudflare анонсировала модели Clef и Clef-flash, которые позиционируются как инструменты для принятия структурированных решений AI-агентами. В отличие от стандартных языковых моделей, эти решения возвращают классификацию с вероятностями, а не текстовый ответ. По заявлению Cloudflare, это позволяет агентам программно собирать контекст и действовать без обязательного участия человека. Модели базируются на архитектуре Qwen (Clef на Qwen3.8-27B, Clef-flash на Qwen3.5-9B) и распространяются под лицензией Apache 2.0. Ключевым преимуществом моделей компания называет скорость: медианная задержка Clef-flash составляет около 39 мс, что значительно быстрее модели Jev от TypeSafe AI. Clef поддерживает обработку изображений и обладает контекстным окном в 64 000 токенов. Для обучения дополнительных компонентов, извлекающих вероятности из внутренних вычислений моделей, Cloudflare использовала собственный вариант метода обучения с подкреплением RLCD. Модели уже доступны на платформе Hugging Face и интегрированы в инфраструктуру Workers AI.