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Cloudflare 开源 Clef:对标 Jev 的决策模型

Cloudflare 用 Qwen 后训练出只做决策的 Clef/Clef-flash,在自家 Decision Index 上延迟 209ms/38.8ms,远快于 Jev 的 524ms。

Max For AI
@MaxForAI2026.10.03收录原推发布于 2026.10.02
Cloudflare 开源 Clef:对标 Jev 的决策模型(第 1 张,共 4 张)
Cloudflare 开源 Clef:对标 Jev 的决策模型(第 2 张,共 4 张)
Cloudflare 开源 Clef:对标 Jev 的决策模型(第 3 张,共 4 张)
Cloudflare 开源 Clef:对标 Jev 的决策模型(第 4 张,共 4 张)
Max For AI @MaxForAI原推发布于 2026.10.02
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有意思,Cloudflare 也微调并开源了两个 Jev 模型。 刚刚 Cloudflare 开源了 Clef,一个基于 Qwen3.8-27B 后训练出来的 Decision Model,同时还有一个基于 Qwen3.5-9B 的 Clef-flash。 如果你之前关注过 Jev ,应该知道这类模型它不负责和你聊天,也不负责写长篇大论。 它只负责一件事:做决定。 比如 Agent 跑到某一步,需要判断: 这个任务该调用哪个 Tool? 要不要继续执行? 结果有没有通过? 应该 Routing 给哪个 Agent? 是否需要 Human-in-the-loop? 技术上,Cloudflare 冻结了 Qwen3.8-27B 的 Backbone,然后训练 rank-256 LoRA 和一个专门的 Joint Schema Head。 推理的时候 Qwen 只做 Prefill,后面的选项通过专门的 Head 并行打分。 速度方面在Cloudflare 自己 Decision Index 的测试里: Clef median latency 209.3ms, Clef-flash 只有 38.8ms, Jev 是 524.1ms。 在agentic任务的bench表现上也不错 BFCL 上 Clef 98.5,Clef-flash 98.8; API-Bank 则是 91.9 和 93.1。 当然,它也不是一个“更强的 Qwen”。 像 GPQA、MMLU-Pro 这类通用知识和推理任务,Clef 明显不如完整的通用模型。 因为它压根没想干这个。 它是在用通用生成能力,换取更稳定、更快、更便宜的 Decision。 感觉不错,已抄送我们研发频道(

这条是引用着另一条写的:x.com/cloudflare/status/2105747536510099540

x.com/maxforai/status/2105881503226098094采集于 2026.10.03 10:04