Cloudflare выкатила open-weight модели Clef (27B) и Clef-Flash (9B) для AI-агентов. Вместо генерации текста они классифицируют входные данные и возвращают типизированные результаты с вероятностями — за один forward pass. Латентность Clef-Flash в бенчмарках компании составила 38.8 мс, Clef 27B — 209.3 мс. Что внутри. Мультимодальная архитектура принимает текст, JSON, изображения и видео. Контекстное окно — 64k токенов против 32k у конкурирующей Jev System One. Модели доступны на Workers AI и Hugging Face. Cloudflare также предлагает дообучение под задачи вроде triage поддержки и классификации ботов, но дата запуска self-service платформы fine-tuning не объявлена, стоимость коммерческого использования неизвестна. Подводные камни. Cloudflare показала только латентность — метрик accuracy и precision нет. Все замеры сделала сама компания, что создаёт конфликт интересов. Публичные бенчмарки легко подогнать под желаемые результаты, а A/B-тестов или данных о production-использовании тоже нет. Что это значит: концепция быстрых decision-моделей для горячих путей агентов работоспособна, но оценить её качество пока невозможно — только скорость.