Clef
开源决策模型与强化学习微调平台，专注于将决策优化（状态—动作—奖励框架）工程化落地，为开发者提供可定制化的RL微调能力，适用于智能体、自动化流程、推荐与调度等场景
时间轴 (近 90 天)
Clef以Coin作为底座冻结训练，并同步开放了RL微调平台
Clef内置视觉编码器，支持64K上下文窗口，是对标模型的两倍
Clef 是一个面向音频理解的多模态模型，能够处理音频输入并生成文本描述或回答与音频内容相关的问题
v0.35.1-rc1 的主要变更是新增了对 clef 模型的支持，对应 PR #18741
Clef 属于音频-语言模型（Audio-Language Model）这一细分方向
noul 评分类型取值范围为 0 到 1，可直接作为业务规则的判断阈值使用
Ollama v0.35.1 支持 Cloudflare 开源决策模型 Clef 与 Clef Flash，通过 /v1/systemone 接口调用
Clef 为 27B 参数规模，Clef Flash 为 9B 参数规模
Clef 和 Clef Flash 都具备多模态能力，请求中可同时包含图像与文本状态，图像由所有问题共享并与文本联合评分
Clef的API被设计为与Jev和SystemOne完全兼容
还有 17 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
Clef内置视觉编码器，支持64K上下文窗口，是对标模型的两倍
50%待验证Clef以Coin作为底座冻结训练，并同步开放了RL微调平台
50%待验证Clef 属于音频-语言模型（Audio-Language Model）这一细分方向
50%待验证Clef 是一个面向音频理解的多模态模型，能够处理音频输入并生成文本描述或回答与音频内容相关的问题
50%待验证Ollama v0.35.1 支持 Cloudflare 开源决策模型 Clef 与 Clef Flash，通过 /v1/systemone 接口调用
50%待验证Clef 和 Clef Flash 都具备多模态能力，请求中可同时包含图像与文本状态，图像由所有问题共享并与文本联合评分
50%待验证Clef 为 27B 参数规模，Clef Flash 为 9B 参数规模
50%待验证noul 评分类型取值范围为 0 到 1，可直接作为业务规则的判断阈值使用
50%待验证Clef的API被设计为与Jev和SystemOne完全兼容
50%待验证Clef在Product Hunt上获得了91个投票并排名第8，进入了开源与人工智能分类
50%待验证单次前向传播、输出空间受限的决策模型与边缘计算的低延迟要求契合，适合网络请求处理、安全策略判定等高吞吐低延迟场景
50%待验证Clef将决策问题建模为多标签分类或条件概率预测，而非自回归文本生成，思路接近BERT时代的判别式模型
50%待验证Clef是一个27B参数的多模态模型
50%待验证Clef的目标是做出结构化决策而非生成文本
50%待验证Clef接收一个状态和一套带类型的问题模式，然后在一次前向传播中为每个问题的每个允许选项返回一个概率值
50%待验证Clef不进行自由文本生成，也不需要输出解析
50%待验证Clef的状态输入可以是纯文本、JSON、图像或视频
50%待验证Clef的输出永远落在预定义的选项集合内，不会出现非法答案
50%待验证单次前向传播意味着模型只需完整计算一遍网络权重，而非逐token自回归循环，在延迟和算力消耗上有结构性优势
50%待验证Clef-flash的中位决策延迟仅为38.8毫秒
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