Cloudflare/clef es un modelo de lenguaje multimodal de 27.000 millones de parámetros diseñado para la toma de decisiones estructuradas. A diferencia de los modelos de generación de texto libre, Clef procesa estados y esquemas de preguntas tipadas para devolver probabilidades para cada opción permitida en un solo paso de inferencia. El modelo no genera texto en forma libre ni requiere análisis posterior de la salida, lo que lo hace eficiente para flujos de trabajo deterministas.
Técnicamente, Clef se entrena a partir de Qwen/Qwen3.8-27B. Su arquitectura combina un backbone de Qwen con un head de esquema conjunto que lee los estados finales del backbone para enrutar la evidencia y puntuar las opciones de forma conjunta. La salida consiste en logits por opción, aplicando softmax para obtener probabilidades. El modelo es compatible con las APIs Jev y SystemOne, y está post-entrenado para ser compatible con estas plataformas.
La documentación detalla cómo integrar Clef en entornos de desarrollo mediante Transformers, vLLM, SGLang o Docker. Se proporcionan ejemplos de código en Python para el uso directo de la librería de Transformers y para servir el modelo mediante vLLM o SGLang, incluyendo llamadas a la API compatible con OpenAI. El repositorio incluye archivos de configuración, tokenizadores y scripts de carga, permitiendo a los desarrolladores desplegar el modelo en servidores locales o en la nube con soporte para entradas de imagen y vídeo.