A Cloudflare detalha dois modelos de decisão treinados pela empresa, Clef e Clef-flash, hospedados no Workers AI e publicados como código aberto no Hugging Face sob licença Apache 2.0. A companhia também apresenta um serviço de aprendizado por reforço para adaptar o modelo a casos de uso específicos.
Segundo a Cloudflare, os modelos de decisão retornam saídas estruturadas e consistentes, o que os torna úteis quando o sistema precisa tomar uma decisão programática, como classificar uma mensagem de suporte ou encaminhar um chamado. A empresa diz que Clef e Clef-flash são compatíveis com a API do Jev, da Typesafe AI, o que facilita testes com a mesma interface.
A postagem afirma que Clef hoje ocupa a liderança no Jev Decision Index e acrescenta que o modelo inclui suporte a visão e janela de contexto de 64 mil tokens, acima dos 32 mil do Jev. Em um teste interno citado pela empresa, Clef levou 2,2 segundos para buscar, renderizar e classificar um site, enquanto um LLM geral da própria Cloudflare levou 4,7 segundos e devolveu menos categorias.
A Cloudflare diz que não lê, armazena nem usa os pedidos e respostas dos clientes para treino, exceto quando o serviço de ajuste fino é acionado. Nesse caso, a empresa oferece primeiro ajuda de engenheiros e depois pretende disponibilizar uma plataforma self-service para capturar dados, ajustar o modelo e redistribuí-lo na própria infraestrutura.