Cloudflare, Yapay Zeka Aracıları İçin Karar Modellerini Açık Kaynak Yaptı
11 Ekim 2026 · 3 dk okuma
Cloudflare, yakın zamanda düzenlenen doğum günü haftası etkinliği sırasında, metin üretmek yerine önceden tanımlanmış seçenekler arasında seçim yapmaya yönelik tasarlanmış Clef adlı açık ağırlıklı yapay zeka modelleri setini duyurdu. Şirket, bu modelleri belirli karar verme görevlerine uyarlamak için bir platformla birlikte 9 milyar ve 27 milyar parametreli sürümlerini yayınladı. Bu duyuru, yapay zeka araçlarının nasıl hareket edeceğini belirlemesine olanak tanıyan yeni bir model kategorisinin kullanımına sunulduğunu işaret etmektedir.
Clef, durum ve tipli sorular şemasını girdi olarak alan ve kararları döndüren 27 milyar parametreli çok modlu bir modeldir. Sistem, serbest biçimli metin oluşturmadan veya çıktı ayrıştırma gerektirmeden, tek bir ileri geçişte her soru için izin verilen her seçeneğe ilişkin bir olasılık değeri üretir. Model metin, JSON, görüntü veya video işleyebilme kapasitesine sahiptir. Bir karar modeli sınıfı, girdileri sınıflandırır ve olasılıklarla birlikte tipli sonuçlar döndürür; bu sayede yapay zeka araçları bir destek talebini yönlendirme, onu üst birime iletme veya kararı bir insana bırakma gibi eylemleri belirleyebilir. Cloudflare'in uygulama programlama arayüzü, popüler Typesafe AI şirketinin Jev System One modeli ile uyumluluk göstermektedir.
Şirket, gecikmeye duyarlı kararlar için tasarlanmış daha küçük boyutlu 9 milyar parametreli Clef-Flash modelini de piyasaya sürmüştür. Cloudflare'in kendi ölçütlerine göre bu modelin ortanca gecikme süresi 38,8 milisaniye iken, 27 milyar parametreli Clef modeli için bu süre 209,3 milisaniye olarak kaydedilmiştir. Cloudflare altyapısında barındırılmaları nedeniyle modeller, kenardaki grafik işlemci birimlerinden yararlanarak düşük ağ gecikmesi ve daha hızlı kararlar sunabilmektedir. Bu özellik, araçların karar vermesi için Clef'i sıcak yola yerleştirmeyi ve eyleme geçmek için Workers AI üzerindeki büyük dil modelleriyle birleştirmeyi mümkün kılmaktadır.
Modelin diğer karar modellerinden farkları arasında bir görüş kodlayıcısına sahip olması ve görsel içeriği sınıflandırabilmesi yer almaktadır. Bu özellik, şu anda yalnızca metin sınıflandırması yapan Jev modelinden ayrışan bir noktadır. Ayrıca model, kullanıcıların modeli sınıflandırma için daha fazla giriş durumu kullanmasına olanak tanıyan 64 bin bağlam penceresine sahiptir; bu kapasite Jev modelinin 32 binlik sınırının iki katıdır. Cloudflare, destek triyajı ve bot sınıflandırması gibi belirli kullanım durumları için Clef'i ince ayarlamayı planlamaktadır. Şirket, doğruluğu ve hızı artırmak amacıyla kendi tarihsel etiketli verilerini kullanacaktır.
Topluluk içinde bazı tartışmalar da yaşanmıştır. Bir kullanıcı, bunun yeni bir paradigma olmadığını, yıllardır mevcut olan düşük asılı bir meyve olduğunu ve Typesafe'in bunu pazarladığını belirtmiştir. Başka bir kullanıcı ise halka açık ölçütlerin manipüle edilmesinin kolay olduğu konusunda uyarıda bulunarak, şirketlerin dikkat dağıtmak için ölçüt yayınlayabileceğini öne sürmüştür. Reddit üzerindeki bir başka yorumda ise, modelin ham doğruluk puanından ziyade ne zaman çekileceğini bilmesinin daha önemli olduğu, yanlış pozitiflerin maliyetli olduğu durumlarda test edilmesi gerektiği ifade edilmiştir.
Cloudflare ayrıca müşterilerin Clef'i kendi verilerini kullanarak kendi iş yüklerine uyarlamalarına olanak tanıyan bir ince ayar hizmeti duyurmuştur. Bu hizmet başlangıçta Cloudflare mühendislerinin desteğiyle sunulacak olup, kendi kendine hizmet veren bir platformun daha sonraki bir sürümde kullanıma sunulması planlanmaktadır ancak kesin bir tarih verilmemiştir. Modeller, geliştiricilerin deneme yapması ve geri bildirimde bulunması davetiyle Workers AI üzerinden erişilebilir hale getirilmiş ve ağırlıkları Hugging Face üzerinde indirilebilir olarak paylaşılmıştır.