Cloudflare推Clef决策模型 智能体可无人值守

CDN巨头Cloudflare正式加入AI基础模型战局，发布Clef和Clef-flash两款面向AI智能体的“决策模型”。按公司的说法，智能体的决策“不再必然需要人工把关”。

与生成长篇文本的大语言模型不同，决策模型只输出简短的结构化判断和概率。例如面对一条客服消息，Clef可以评估紧急程度并判断应由哪个团队处理，下游程序据此自动分派工单、触发升级，或转交人工。它瞄准的是“能推理但慢且输出不稳定的LLM”与“快但每个新类别都要重新训练的传统分类器”之间的空白地带。

速度是Cloudflare的主打卖点。公司称在43项基准测试中，Clef-flash的中位延迟约39毫秒，Clef约209毫秒，而竞争对手TypeSafe AI的Jev超过524毫秒。Clef基于Qwen3.8-27B、Clef-flash基于更小的Qwen3.5-9B，均运行在Cloudflare Workers AI上，并以Apache 2.0许可开源上架Hugging Face。

Clef还支持图像输入，6.4万token的上下文窗口是Jev的两倍。Cloudflare威胁情报团队已用它给网站分类：某个域名被判定95%概率是时尚网站、85%概率是电商，而钓鱼网站概率不足1%，抓取加判定全程仅2.2秒——最快的通用语言模型做同样的事要4.7秒。

“决策模型”赛道正快速升温：前OpenAI研究员Diogo Almeida创办的TypeSafe AI在9月中旬率先推出Jev，OpenAI也在9月底发布了基于GPT-6 Luna的Decisions API。Cloudflare同时上线强化学习微调服务，客户可通过AI Gateway记录请求、在RL沙箱中调优自己的Clef再部署到Workers AI，相关技术来自其2025年底收购的Replicate。

Cloudflare计划在公司内部用Clef审核滥用举报、分派支持请求，并区分有用爬虫与恶意机器人。对一家以CDN和网络安全起家的公司来说，这是其自有AI模型至今最隆重的一次亮相。

编译自 the-decoder，原标题："Cloudflare says its new Clef model means humans no longer need to be in the loop for AI agents"