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title: クラウドフレアが AI エージェント向け決定モデル「クレフ」をオープンソース化
url: https://www.elseif.net/ja/ai-16
published: 2026-10-11T07:07:24+00:00
language: ja
section: モデル
source: https://www.infoq.com/news/2026/10/clef-decision-models/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=global
organizations: Cloudflare, Hugging Face, Workers AI, Typesafe
publisher: elseif
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# クラウドフレアが AI エージェント向け決定モデル「クレフ」をオープンソース化

クラウドフレアは、最近開催された記念週間において、テキスト生成ではなく事前定義された選択肢から選択するように設計されたオープンウェイトの AI モデル群「クレフ」を発表した。同社は九〇億パラメータと二七〇億パラメータのモデルを公開し、特定の意思決定タスクに適応させるためのプラットフォームも併せて提供した。クレフは状態と型付き質問のスキーマを入力として受け取り、確率付きの決定を返す二七〇億パラメータのマルチモーダルモデルである。テキスト、ジェイソン形式データ、画像、または動画を処理でき、自由形式のテキストを生成したり出力解析を必要としたりすることなく、単一の順伝播で許可された各選択肢の確率を返す。意思決定モデルは入力を分類し確率付きの型付き結果を返すことで、AI エージェントがサポート依頼のルーティング、エスカレーション、または人間への委譲などの行動を決定できるようにする。

クラウドフレアの API は、タイプセーフ社のジェブ・システム・ワンモデルと互換性がある。同社のインフラストラクチャ上でホストされることで、エッジにある GPU を活用し、ネットワーク遅延を低減して高速な決定を可能にする。これにより、エージェントの意思決定の重要な経路にクレフを組み込み、ワーカーズ AI 上の大規模言語モデルと連携して行動を実行できる。また、遅延に敏感な決定向けに設計されたより小型の九〇億パラメータモデル「クレフ・フラッシュ」も公開された。クラウドフレアのベンチマークによると、クレフ・フラッシュの中央値遅延は三八・八ミリ秒であり、二七〇億パラメータのクレフモデルの二〇九・三ミリ秒と比較して大幅に高速である。視覚エンコーダーを搭載し画像を入力して視覚内容を分類できる点や、六万四千トークンのコンテキストウィンドウを備えている点が、テキスト分類のみを行い三万二千トークンのウィンドウを持つ他社モデルとの違いとされる。

同社は歴史的なラベル付きデータを用いて、サポートのトリアージやボット分類などの特定のユースケース向けにクレフを微調整する計画である。顧客が自社のデータを用いてクレフを適応させられる微調整サービスも発表され、当初はエンジニアの支援を受け、後にセルフサービスプラットフォームの提供を予定している。クレフモデルはワーカーズ AI を経由して利用可能であり、ハギングフェイスから重みをダウンロードできる形式でも提供されている。