Clef-flash – Cloudflare多模态决策模型

Clef-flash 是 Cloudflare 推出的开源多模态决策模型，基于 Qwen3.5-9B 基座训练，采用 Apache 2.0 开源协议，面向低延迟业务判定场景。模型上下文窗口达到 64k，原生支持文本、JSON、图像多类型输入，不输出自由长文本，直接返回选项概率与置信度数值。兼容 Jev-API，原有 Jev 项目仅需修改模型标识即可完成迁移。在内部评测中，模型中位延迟仅 38.8ms，适合高并发、毫秒级响应的线上业务判定需求，权重可本地部署，也能直接调用 Cloudflare Workers AI 云端服务。

Clef-flash特点

9B 参数量轻量化架构，推理耗时大幅压缩。

支持多模态输入，文本、结构化数据、图片均可作为判定依据。

64k 上下文窗口，可加载完整业务状态与长文档做综合判断。

输出结构化概率结果，包含选项置信分，而非开放式文本。

API 与 Jev 完全兼容，业务迁移成本低。权重开源，支持本地私有化部署，也可托管在 Workers AI。

支持强化学习微调，可针对行业样本做专项优化。

Clef-flash技术原理

以 Qwen3.5-9B 作为基础主干网络，叠加视觉编码器完成图像特征提取。

训练阶段采用决策目标优化，弱化自由文本生成能力，强化分类打分、选项概率预测。

模型接收业务状态与自定义判定规则，将问题划分为布尔判断、单选选择、分级打分三类任务。

推理时对输入内容做编码，直接输出每个候选选项的概率分布。

整套模型遵循 System One API 规范，一次请求可批量处理最多 64 条判定问题。

Clef-flash功能

多模态业务状态解析，读取文本、JSON、图片信息。

三类判定任务：布尔是非判断、多选项单选、分级打分评估。

批量处理多条判定请求，返回每个选项概率与置信值。

长上下文读取，加载完整业务记录执行综合判断。

模型微调接口，导入业务数据做领域适配。

API 无缝兼容 Jev，原有业务代码少量修改即可切换。

本地私有化部署，云端 Workers AI 在线调用。

Clef-flash应用场景

内容安全实时审核、工单自动分类、客服意图判定。

订单风险识别、欺z行为实时筛查。

文档信息抽取与单据校验。图像内容判定、截图合规检测。

自动化业务规则引擎、Agent 工具调用前置决策。

用户行为评分、表单校验与数据质量判定。

Clef-flash如何使用

准备 Cloudflare 账号，进入 Workers AI 控制台，确认 clef-flash 模型调用权限。

构造请求体，填入 state 业务状态，定义 questions 数组，选择 noul、choice、score 任务类型。

调用 Workers AI 接口，指定模型参数为@cf/cloudflare/clef-flash。

接收接口返回的结构化概率与置信度数据，基于阈值完成业务判定。

本地部署场景，从 Hugging Face 下载权重，加载模型并对接推理服务。

收集业务样本，使用配套强化学习平台执行微调，提升领域判定准确率。

Clef-flash同类产品对比

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