Cloudflare представила модели Clef — пару decision-моделей с открытыми весами, которые должны конкурировать с Jev от TypeSafe. Главное для разработчиков и компаний: модели Clef обещают не только отвечать на структурированные вопросы, но и работать с изображениями и видео, хотя цена в облаке почти в шесть раз выше, чем у Jev.
Релиз состоялся 1 октября 2026 года, сообщает The Register. В семейство вошли две версии: Clef и Clef-flash. Обе решают тот же класс задач, что и Jev: отвечают на вопросы формата да/нет, выбирают один или несколько вариантов и ранжируют ответы. Это не чат-бот для длинных рассуждений, а инструмент для быстрых решений внутри агентных систем, пайплайнов модерации, классификации, маршрутизации запросов и похожих сценариев, где модели не нужно болтать, а нужно выбрать.
Cloudflare делает ставку на архитектуру с LLM-основой. По данным компании, Clef использует специально дообученные и замороженные версии Qwen3.8-27B, а Clef-flash — Qwen3.5-9B. Во время инференса Qwen-бэкенд выполняет только prefill-проход, после чего варианты оцениваются параллельно. За счет этого Cloudflare заявляет высокую скорость: по ее собственным тестам Clef быстрее Jev, а Clef-flash еще заметнее упирает в производительность.
С бенчмарками пока нужна здоровая осторожность. Cloudflare прогнала новые модели через Jev Decision Index на Hugging Face и заявила, что Clef немного медленнее некоторых открытых decision-моделей, зато точнее, а Clef-flash дает точность на уровне конкурентов при более высокой скорости. Компания также сравнила Clef с Jev на тестах TypeSafe и утверждает, что выиграла в трех из четырех областей, уступив только в observability агентных трасс. Но эти результаты пока самоотчетные: в официальном рейтинге Decision Index они еще не воспроизведены.
Самое заметное отличие от Jev — мультимодальность. Jev работает с текстовой классификацией, а Clef, по заявлению Cloudflare, умеет обрабатывать изображения и видео. Для продактов и инженеров это важная развилка: один и тот же decision-слой можно пробовать в задачах вроде проверки пользовательского контента, оценки визуальных артефактов, сортировки видеоклипов или мультимодальной маршрутизации. Контекстное окно у Clef — 64 тыс. токенов. У Jev общий лимит на запрос тоже доходит до 64 тыс. токенов, но состояние плюс самый длинный отдельный вопрос ограничены 32 тыс.
Запускать Clef можно двумя способами. Первый — через Cloudflare Workers AI, где компания обещает низкую сетевую задержку за счет GPU на своей edge-инфраструктуре. Второй — скачать веса с Hugging Face и поднять модель локально. Здесь романтика open-weight быстро встречает бухгалтерию железа: Clef-flash требует GPU минимум с 41 ГБ VRAM, а старшая Clef — 85 ГБ VRAM. Менеджер продукта Cloudflare AI Platform Мишель Чен уточнила, что это расчет для одного одновременного запроса и контекста 64 тыс. токенов.
Экономика тоже не в пользу простого вывода дороже значит лучше. В облаке Clef стоит $0,24 за миллион токенов, тогда как Jev — $0,042 за миллион. Разница почти шестикратная, и для массовых классификационных сценариев она быстро становится не теорией, а строкой в счете. Зато Cloudflare предлагает совместимость API с Jev: модель можно попробовать как drop-in replacement без полной перестройки архитектуры. Для команд, которые уже экспериментируют с Jev, это снижает цену проверки гипотезы, хотя не цену продакшен-нагрузки.
Есть и важная оговорка про открытость. Cloudflare называет Clef open source в анонсе, но веса доступны на условиях Apache-2.0, как у Qwen, а обучающие датасеты не опубликованы. То есть это скорее модель с открытыми весами, чем полностью воспроизводимый открытый проект. Для энтерпрайза это привычный компромисс: можно развернуть у себя, проверить поведение, встроить в закрытый контур, но нельзя независимо пересобрать весь путь обучения.
Для русскоязычных IT-команд релиз интересен не брендом Cloudflare, а направлением рынка. Decision-модели становятся отдельным слоем между большими LLM и бизнес-логикой: дешевле, уже по задаче, проще встраиваются в агентные пайплайны и дают более предсказуемый формат ответа. Вопрос теперь не в том, заменит ли Clef Jev. Вопрос жестче: сколько компаний готовы платить больше за мультимодальность и локальный запуск, если сама категория decision-моделей только начинает доказывать, что она нужна не только в демо, но и в продакшене.