---
title: Cloudflare otwiera wagi modeli decyzyjnych Clef
url: https://www.elseif.net/pl/cloudflare-otwiera-wagi-modeli-decyzyjnych-clef
published: 2026-10-11T08:23:30+00:00
language: pl
section: Modele
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, Typesafe AI
publisher: elseif
---

# Cloudflare otwiera wagi modeli decyzyjnych Clef

Podczas niedawnego tygodnia urodzin firma Cloudflare ogłosiła Clef, zestaw modeli sztucznej inteligencji o otwartych wagach, zaprojektowanych do wybierania między zdefiniowanymi opcjami zamiast generowania tekstu. W ramach tej inicjatywy udostępniono modele o 9 i 27 miliardach parametrów oraz platformę do dostosowywania ich do konkretnych zadań decyzyjnych.

Clef to wielomodalny model o 27 miliardach parametrów, który przyjmuje stan oraz schemat typowanych pytań jako wejście i zwraca decyzje. System może przetwarzać tekst, dane w formacie JSON, obrazy lub wideo. W jednym kroku obliczeniowym zwraca prawdopodobieństwo dla każdej dozwolonej opcji dla każdego pytania, bez generowania swobodnego tekstu ani konieczności analizy wyjścia.

Modele decyzyjne klasyfikują wejścia i zwracają typowane wyniki z prawdopodobieństwami, co pozwala agentom sztucznej inteligencji wykorzystywać te rezultaty do określania sposobu działania. Przykładowe zastosowania obejmują kierowanie zgłoszeń wsparcia, eskalację sprawy lub przekazanie decyzji człowiekowi. Interfejs programistyczny Cloudflare jest kompatybilny z popularnym modelem Jev System One firmy Typesafe AI.

Dzięki hostowaniu na infrastrukturze Cloudflare modele mogą korzystać z procesorów graficznych na krawędzi sieci, co prowadzi do niskiej opóźnienia sieciowego i szybszych decyzji. Pozwala to włączyć Clef do krytycznej ścieżki decyzyjnej agentów i połączyć go z jednym z modeli językowych na platformie Workers AI w celu podjęcia działań.

Firma wydała również Clef-Flash, mniejszy wielomodalny model o 9 miliardach parametrów, zaprojektowany do decyzji wrażliwych na opóźnienia. W benchmarkach Cloudflare jego medianowe opóźnienie wynosi 38,8 milisekundy, w porównaniu z 209,3 milisekundy dla modelu 27B. Clef posiada enkoder wizyjny, co umożliwia przyjmowanie obrazów i klasyfikowanie treści wizualnych, w odróżnieniu od modelu Jev, który obecnie wykonuje tylko klasyfikację tekstu. Okno kontekstu modelu wynosi 64 tysiące tokenów, podczas gdy model Jev oferuje 32 tysiące, co pozwala użytkownikom wprowadzić więcej stanu wejściowego do klasyfikacji.

W dyskusji społecznościowej na portalu Hacker News pojawiły się pytania dotyczące opóźnień, otwartych wag oraz tego, czy to naprawdę nowa kategoria modeli. Jeden z użytkowników stwierdził, że to nie nowy paradygmat, lecz łatwo dostępny pomysł, który Typesafe jako pierwsi podjęli i skutecznie wypromowali. Inny użytkownik ostrzegł, że publiczne benchmarki są łatwe do oszukania i mogą odwracać uwagę od tworzenia rzeczywiście użytecznych rozwiązań.

Cloudflare planuje dostosowywanie Clef do konkretnych zastosowań, takich jak triaż wsparcia i klasyfikacja botów, wykorzystując historyczne, oznaczone dane w celu poprawy dokładności i szybkości. Użytkownik na portalu Reddit zwrócił uwagę, że ważniejsze niż surowa dokładność jest to, czy model wie, kiedy przekazać sprawę dalej, sugerując testy na przypadkach, w których fałszywy wynik dodatni jest znacznie kosztowniejszy niż pomyłka.

Firma ogłosiła również usługę dostosowywania, która pozwala klientom przystosować Clef do własnych obciążeń pracy za pomocą ich danych. Początkowo wsparcie zapewniają inżynierowie Cloudflare, a platforma samousługowa jest planowana na późniejszy termin, bez podania konkretnej daty. Modele Clef są dostępne przez Workers AI oraz jako pobieralne wagi na platformie Hugging Face, co zachęca deweloperów do eksperymentów i udzielania informacji zwrotnej.