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在 Jev 模型震撼人工智能界兩週後，Cloudflare 發佈了自己的一對 “Clef” 決策模型，聲稱其比 Jev 更智能、更快速，同時具備開源權重且可在本地運行。

Cloudflare 於週四宣佈了 Clef 系列決策模型，其中包括兩個模型：Clef 和 Clef-flash，後者是前者的稍小且更快的版本。就功能而言，它們的工作方式與 TypeSafe 的 Jev 相同，能夠回答三種類型的有界結構化問題：是/否問題、多項選擇題以及排名問題。

然而，更大的差異也由此顯現，因為 Clef 不僅構建方式不同，而且如果 Cloudflare 的基準測試聲明屬實，它在多項測試中似乎也比 Jev 及其他幾款決策模型更為強大。

首先，Clef 擁有大型語言模型（LLM）骨幹網絡。據 Cloudflare 稱，Clef 和 Clef-flash 分別使用了經過專門後訓練的凍結版本 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-9B，其中 Qwen 骨幹網絡在推理過程中僅執行預填充（prefill-only）階段。Clef 的速度依然很快——公平地説，比 Jev 更快——並在該預填充階段之後並行評分選項。目前尚不清楚 Jev 的底層架構是什麼，因為 TypeSafe 對此保密。

至於速度和能力，Clef 運行迅速。Cloudflare 使用 Hugging Face 上提供的 Jev Decision Index，將 Clef 與 Jev 及其他一些開源決策模型進行了對比測試。該公司自己的排名顯示，Clef 比其他開源模型稍慢，但更準確；而 Clef-flash 的準確度與大多數其他模型相當，但速度要快得多。

公平起見，Cloudflare 自行報告了其針對該基準測試的得分，這些得分尚未在官方 Decision Index 上覆現以進行排名。Cloudflare 還將 Clef 與 TypeSafe 自家的基準測試進行了對比，聲稱在四個領域中的三個擊敗了 Jev，僅在代理軌跡可觀察性（agent trace observability）方面略遜一籌。

即使 Clef 在速度或準確性上稍遜一籌，它相對於 Jev 還有一個主要優勢：它不僅限於分類文本，還能處理圖像和視頻。此外，Clef 支持 64k 上下文窗口。Jev 也能在處理請求時容納多達 64k 個 token，但其狀態加上最長的單個問題限制在 32k。

Clef 可直接通過 Cloudflare 託管在 Workers AI 上使用，該公司表示，這使得模型速度更快，因為 “我們能夠利用邊緣端的 GPU，從而降低網絡延遲並加快決策速度。”

對於那些不願支付 token 費用的人（Clef 的費用為每百萬 token 0.24 美元——幾乎是 Jev 每百萬 token 0.042 美元價格的六倍），也可以從 Hugging Face 下載 Clef，其開源權重遵循與 Qwen 相同的 Apache-2.0 條款。儘管在公告中被描述為 “開源”，但 Cloudflare AI 平台集團產品經理 Michelle Chen 向 The Register 證實，其訓練數據集並未公開。

至於你的硬件是否能運行它，Chen 告訴我們，Clef-flash 可以在任何擁有至少 41 GB 顯存的 GPU 上運行，而 Clef 則需要 GPU 擁有 85 GB 顯存才能正常運行。

“這是假設單併發和 64k 上下文窗口的情況，” Chen 補充道。

也不必擔心需要為 Clef 重建決策模型架構——其 API 與 Jev 完全兼容，如果你想嘗試一下，無論是本地部署還是使用 Cloudflare 的託管選項，它都可以作為直接替代品。®