在 Jev 模型震撼人工智能界两周后，Cloudflare 发布了自己的一对 “Clef” 决策模型，声称其比 Jev 更智能、更快速，同时具备开源权重且可在本地运行。

Cloudflare 于周四宣布了 Clef 系列决策模型，其中包括两个模型：Clef 和 Clef-flash，后者是前者的稍小且更快的版本。就功能而言，它们的工作方式与 TypeSafe 的 Jev 相同，能够回答三种类型的有界结构化问题：是/否问题、多项选择题以及排名问题。

然而，更大的差异也由此显现，因为 Clef 不仅构建方式不同，而且如果 Cloudflare 的基准测试声明属实，它在多项测试中似乎也比 Jev 及其他几款决策模型更为强大。

首先，Clef 拥有大型语言模型（LLM）骨干网络。据 Cloudflare 称，Clef 和 Clef-flash 分别使用了经过专门后训练的冻结版本 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-9B，其中 Qwen 骨干网络在推理过程中仅执行预填充（prefill-only）阶段。Clef 的速度依然很快——公平地说，比 Jev 更快——并在该预填充阶段之后并行评分选项。目前尚不清楚 Jev 的底层架构是什么，因为 TypeSafe 对此保密。

至于速度和能力，Clef 运行迅速。Cloudflare 使用 Hugging Face 上提供的 Jev Decision Index，将 Clef 与 Jev 及其他一些开源决策模型进行了对比测试。该公司自己的排名显示，Clef 比其他开源模型稍慢，但更准确；而 Clef-flash 的准确度与大多数其他模型相当，但速度要快得多。

公平起见，Cloudflare 自行报告了其针对该基准测试的得分，这些得分尚未在官方 Decision Index 上复现以进行排名。Cloudflare 还将 Clef 与 TypeSafe 自家的基准测试进行了对比，声称在四个领域中的三个击败了 Jev，仅在代理轨迹可观察性（agent trace observability）方面略逊一筹。

即使 Clef 在速度或准确性上稍逊一筹，它相对于 Jev 还有一个主要优势：它不仅限于分类文本，还能处理图像和视频。此外，Clef 支持 64k 上下文窗口。Jev 也能在处理请求时容纳多达 64k 个 token，但其状态加上最长的单个问题限制在 32k。

Clef 可直接通过 Cloudflare 托管在 Workers AI 上使用，该公司表示，这使得模型速度更快，因为 “我们能够利用边缘端的 GPU，从而降低网络延迟并加快决策速度。”

对于那些不愿支付 token 费用的人（Clef 的费用为每百万 token 0.24 美元——几乎是 Jev 每百万 token 0.042 美元价格的六倍），也可以从 Hugging Face 下载 Clef，其开源权重遵循与 Qwen 相同的 Apache-2.0 条款。尽管在公告中被描述为 “开源”，但 Cloudflare AI 平台集团产品经理 Michelle Chen 向 The Register 证实，其训练数据集并未公开。

至于你的硬件是否能运行它，Chen 告诉我们，Clef-flash 可以在任何拥有至少 41 GB 显存的 GPU 上运行，而 Clef 则需要 GPU 拥有 85 GB 显存才能正常运行。

“这是假设单并发和 64k 上下文窗口的情况，” Chen 补充道。

也不必担心需要为 Clef 重建决策模型架构——其 API 与 Jev 完全兼容，如果你想尝试一下，无论是本地部署还是使用 Cloudflare 的托管选项，它都可以作为直接替代品。®