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Cloudflare lanza Clef para puntuar decisiones sin generar una respuesta de texto

Clef y Clef-flash devuelven probabilidades para opciones definidas por una aplicación. Los dos modelos ya están en Workers AI y pueden descargarse con licencia Apache 2.0.

Esquema conceptual de una consulta sobre un cobro que llega a Clef. El modelo puntúa las opciones de cobros, técnica y ventas fijadas por el desarrollador y devuelve probabilidades.
Imagen: INSERT FUTURE · gráfico original / original graphic. Información / information: Cloudflare.

Cloudflare ha lanzado Clef y Clef-flash, dos modelos de IA que reciben información y puntúan las respuestas que una aplicación les permite dar. Por ejemplo, pueden leer una incidencia y estimar si debe atenderla facturación, soporte técnico o ventas. Están disponibles desde el 1 de octubre de 2026 en Workers AI, el servicio de Cloudflare para ejecutar modelos, y también como descarga.

La aplicación recibe esas opciones con sus probabilidades, sin tener que extraer la decisión de un párrafo escrito por un chatbot. Es una pieza que puede incorporarse a un agente de IA para clasificar lo que ocurre antes de usar una herramienta o enviar una petición a otro equipo.

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Una lectura del contexto para puntuar las opciones

Quien integra Clef define las preguntas y sus respuestas posibles. Puede pedir un sí o un no, elegir entre categorías o valorar algo en una escala ordenada, como la gravedad de una incidencia. La interfaz alojada en Workers AI admite hasta 64 preguntas por petición y hasta cuatro imágenes adjuntas, por lo que también puede clasificar contenido visual.

Según la ficha técnica del modelo, Clef utiliza Qwen para procesar el contexto. Una capa adicional toma esa información y puntúa conjuntamente las opciones permitidas. Así evita escribir una explicación fragmento a fragmento antes de devolver el resultado.

Cloudflare publica pruebas internas de rapidez y clasificación frente a otros modelos. Esas mediciones corresponden a sus tareas y condiciones de ensayo. No establecen cuánto tardará una aplicación concreta ni cuántos errores cometerá con sus propios mensajes o imágenes.

Texto y una imagen opcional llegan a Qwen, que lee el contexto una vez. Después se puntúan en paralelo las opciones permitidas A, B y C, sin redactar un párrafo. Esquema funcional, no arquitectura exacta de la red.
Imagen: INSERT FUTURE · gráfico original / original graphic. Información / information: Cloudflare.
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La aplicación sigue decidiendo qué hacer

Un porcentaje alto expresa la estimación del modelo. Para saber si acierta con suficiente frecuencia en una tarea, hay que contrastarlo con casos cuya respuesta correcta ya se conozca. Cloudflare describe un entrenamiento orientado a mejorar esas probabilidades, pero no aporta una garantía de acierto para cualquier uso.

El código de la aplicación puede utilizar las puntuaciones para enviar una incidencia a un equipo o derivarla a una persona cuando la respuesta sea dudosa. Esa regla la configura quien construye la aplicación. La documentación de la interfaz no describe un umbral universal ni una aprobación humana incorporada al modelo.

Ejemplo de integración que separa las probabilidades de Clef de las reglas de la aplicación. Ese código puede enrutar una consulta o enviarla a revisión humana. Las probabilidades no garantizan aciertos.
Imagen: INSERT FUTURE · gráfico original / original graphic. Información / information: Cloudflare.
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Qué se puede usar desde hoy

Cloudflare ofrece los archivos de Clef y Clef-flash con licencia Apache 2.0 para ejecutarlos y adaptarlos fuera de Workers AI. La descarga requiere montar el entorno de ejecución y disponer de hardware capaz de cargar el modelo. No equivale a una aplicación lista para instalar en cualquier ordenador.

En Workers AI, las tarifas publicadas son 0,24 dólares por millón de tokens de entrada para Clef y 0,09 dólares para Clef-flash. Los tokens son las unidades con las que se contabiliza el contenido que procesa el modelo. Son precios del servicio expresados en dólares, no tarifas convertidas a euros ni el coste total de una aplicación.

La adaptación del modelo a tareas de una empresa empieza como un servicio de colaboración con ingenieros de Cloudflare. La plataforma para que cada cliente pueda entrenarlo y volver a desplegarlo por su cuenta queda para más adelante.

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