Cloudflare 开源两个「决策模型」Clef 与 Clef-flash：不聊天，只输出带概率的分类结果

十月一日，Cloudflare 发布两个自己训练的「决策模型」Clef 与 Clef-flash，托管在 Workers AI 上，同时在 Hugging Face 上按 Apache 2.0 开源权重，可以自己部署。所谓决策模型不生成一段话，而是做分类：把一条客服消息送进去，问它「是否紧急、该给哪个团队」，它返回带概率的类型化答案，你的代码据此路由工单、触发升级或转人工——人不必每次都留在回路里，需要时再交给人。两个模型分别以 Qwen3.8-27B 与 Qwen3.5-9B 为底座，冻结底座，只后训练路由头与 rank 256 的低秩适配器。Cloudflare 说自家威胁情报团队已经在用它给网站域名分类：同一条「抓取、渲染、分类」的流程里 Clef 用了 2.2 秒，而他们手上最快的通用模型 gpt-oss-120b 用了 4.7 秒，而且只给出两个分类。官方称 Clef 在 Jev Decision Index 上领先，BFCL 用例精确率 98.47、Clef-flash 98.76。另外，Cloudflare 同期上线了一个强化学习产品，让客户把 Clef 微调成自己的用途。