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Cloudflare 推出基于 Qwen 的开源多模态决策模型 Clef
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- 荷鲁斯快报
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当地时间10月1日，Cloudflare正式推出基于Qwen的开源多模态决策模型Clef（中文名"谱号"），同时发布Clef与Clef-flash两款模型，面向开发者开放使用。此举标志着Cloudflare在智能决策与多模态理解方向上进一步加码，并将相关能力以开源形式对外提供。
据Cloudflare还同步发布了全新的强化学习产品。借助该产品，客户可以针对自身具体业务场景，对Clef进行定制化微调，使模型输出更贴合实际业务需求，降低落地门槛。
在评测表现上，Clef在Jev决策指数（Jev Decision Index）的基准评测（Decision Index 0.2.1）中处于领先地位。这两款模型完全兼容Jev-API，方便开发者快速完成测试与验证。官方表示，Clef具备高精度与强劲的综合性能，在多项基准测试中展现出比肩甚至超越同类模型的竞争实力，具体测试详情可参见其公布的基准数据表。
技术层面，Clef选用Qwen作为基座模型，其中Clef基于Qwen3.8-27B构建，Clef-flash则基于Qwen3.5-9B，形成大、小两档规格，方便开发者按需选择。两款模型同属一个系列，共享统一的能力框架与接口设计。
与现有Jev相比，Clef原生配备了视觉编码器，能够直接解析图像输入并对视觉内容进行判别分类；而目前的Jev仅支持纯文本分类。视觉能力的加入，使Clef可以处理图文混合的复杂决策任务，适用范围明显扩大。
同时，Clef将上下文窗口拓展至64k，相比之下Jev为32k。更长的上下文窗口意味着开发者能够为模型载入更为丰富的系统输入状态，从而实现更全面的综合判定，提升长链路推理的稳定性。
分析来看，开源模型叠加强化学习微调能力，有望让开发者在更贴近业务的场景中部署多模态决策系统，缩短从测试到上线的周期。随着基准测试结果的公开与社区反馈的积累，Clef能否在实际应用中兑现官方宣称的性能表现，仍需后续验证。
