Cloudflare lança modelos de decisão Clef e Clef-flash para IA

A Cloudflare anunciou o lançamento do Clef e do Clef-flash, dois modelos de decisão voltados para agentes de inteligência artificial. As novidades chegam para concorrer diretamente com o modelo Jev, da TypeSafe AI. Diferente de grandes modelos de linguagem tradicionais que geram respostas em texto, os modelos de decisão atribuem probabilidades a opções de respostas predefinidas, permitindo que sistemas automatizados tomem ações sem a necessidade de intervenção humana constante.

Foco em velocidade e suporte a imagens

Segundo a Cloudflare, a velocidade é o principal argumento contra os concorrentes. Em testes realizados pela própria empresa em 43 benchmarks, o Clef-flash registrou um tempo mediano de resposta de 39 milissegundos, enquanto o Clef alcançou 209 milissegundos. Em comparação, a companhia indica que o modelo Jev obteve uma latência de pouco mais de 524 milissegundos nas mesmas medições.

Além da menor latência alegada, a empresa afirma que o Clef suporta entradas de texto e imagens, enquanto o rival da TypeSafe AI está restrito a textos. O modelo conta com uma janela de contexto de 64.000 tokens — o dobro da capacidade atribuída ao Jev pela empresa. A janela de contexto define o limite de dados que um modelo consegue processar em uma única requisição. O desenvolvimento desses sistemas ocorre em um momento no qual o setor debate o papel humano no direcionamento dessas ferramentas, como visto na análise sobre como agentes de IA ampliam trabalho de código, mas humanos ainda decidem.

Arquitetura baseada no Qwen e treinamento próprio

Os modelos foram construídos com base na família Qwen: o Clef utiliza o Qwen3.8-27B e o Clef-flash adota o Qwen3.5-9B. A Cloudflare informou que manteve as estruturas base inalteradas durante o treinamento e empregou dados sintéticos próprios para treinar componentes adicionais capazes de derivar as opções e probabilidades de resposta.

O processo utilizou uma variante da técnica Aprendizado por Reforço para Decisões Calibradas (RLCD), o mesmo método de treinamento usado pela TypeSafe AI no Jev. Em testes internos da equipe de inteligência de ameaças da Cloudflare, o sistema foi usado para classificar sites: o processo de buscar, renderizar e categorizar um domínio levou 2,2 segundos com o Clef, contra 4,7 segundos do modelo de linguagem de uso geral mais rápido da empresa.

Ajustes personalizados e disponibilidade

A Cloudflare também está lançando um serviço de aprendizado por reforço para permitir que clientes ajustem o Clef para tarefas específicas. Inicialmente, o ajuste fino será realizado com o suporte de engenheiros da empresa, com a promessa de uma plataforma de autoatendimento posterior. O treinamento de modelos personalizados utilizará tecnologias da Replicate, empresa adquirida pela Cloudflare no final de 2025.

Internamente, a Cloudflare planeja aplicar o Clef para analisar relatos de abuso, triar solicitações de suporte e diferenciar bots úteis de maliciosos. Tanto o Clef quanto o Clef-flash rodam na plataforma Workers AI da empresa e foram disponibilizados publicamente no Hugging Face sob a licença Apache-2.0.