Cloudflare开源基于Qwen的多模态决策模型Clef

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Clef基于Qwen3.8-27B，支持64k上下文和原生视觉输入，兼容Jev-API，可通过强化学习定制，在决策基准测试中领先。

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Cloudflare 推出基于 Qwen 的开源多模态决策模型 Clef

IT之家 10 月 2 日消息，当地时间 10 月 1 日，Cloudflare 推出基于 Qwen 的开源多模态决策模型 Clef（谱号），包含 Clef 与 Clef-flash 两款模型。

在 Jev 决策指数（Jev Decision Index）的基准评测中（Decision Index 0.2.1），Clef 处于领先地位；这两款模型完全兼容 Jev-API，方便开发者进行测试验证。

此外，Cloudflare 还发布了全新的强化学习产品。借助该产品，客户还可以针对自身的具体业务场景，对 Clef 进行定制化微调。

据悉，Clef 选用 Qwen 作为基座模型，其中 Clef 基于 Qwen3.8-27B、Clef-flash 基于 Qwen3.5-9B。

介绍一下，Clef 原生配备了视觉编码器，能够直接解析图像输入并对视觉内容进行判别分类；而目前的 Jev 仅支持纯文本分类。Clef 将上下文窗口拓展至 64k（相比之下 Jev 为 32k），这使得开发者能够为模型载入更为丰富的系统输入状态，从而实现更全面的综合判定。

官方表示，Clef 具备高精度与强劲的综合性能，在多项基准测试中均展现出比肩甚至超越同类模型的竞争实力。基准测试详情参见下表：

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