2026 年 10 月 19 日，Cloudflare 的 27B 多模態決策模型 Clef 上線 Ollama，使用者既可本地執行，也可使用 Ollama 雲端。該模型基於 Qwen3.8-27B 微調，採用 Apache 2.0 許可，接受文字、JSON 或圖片輸入，相容 Jev 與 System One 兩套 A… 看完整事件
Cloudflare 的 27B 多模態模型 Clef 上線 Ollama
Cloudflare 的 27B 多模態決策模型 Clef 已在 Ollama 上線，可在本地或雲端執行。該模型支援文字與影像輸入，相容 Jev 與 System One 兩套 API。官方說明其託管在美國境內，並承諾零資料保留。
Cloudflare 把自家 27B 多模態決策模型放到 Ollama 分發，本地與雲端同源，並明確美國託管、零資料保留，對關心資料留存與多模態本地推理的開發者有參考價值。
原標題：@ollama: Clef from @Cloudflare is on Ollama.
閱讀原文
| 評分 | 48 / 66（平均 57，門檻 60） |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
相關報導
Cloudflare 發布 Clef-omni，可同時輸入音訊、影片、影像與文字
Cloudflare 推出開源權重決策模型 Clef-omni，能在一次 API 呼叫中同時接收音訊（wav/mp3）、影片（mp4/webm）、影像和文字輸入，模型基於 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct 的 MoE 架構訓練 LoRA，權重已發布在 HuggingFace。官方稱純文字決策中位延遲約 130 毫秒、影像約 150 毫秒、音訊數百毫秒，含聲音的 21 秒影片約 1.5 秒。
Cloudflare 開源決策模型 Clef，並推出 RL 微調平台
Cloudflare 發布兩個自研決策模型 Clef 與 Clef-flash，託管在 Workers AI，並以 Apache 2.0 許可在 Hugging Face 開源，同時推出新的強化學習微調平台。Clef 目前在 Jev Decision Index 上排名第一，帶視覺編碼器、64k 上下文，而 Jev 只做文字分類、上下文 32k。這類模型輸出帶機率的結構化分類，供 agent 決定路由、升級或轉人工。
Cloudflare 發布抽取模型 Clairic，已在 Workers AI 提供預覽
Cloudflare 推出新一類 System One 抽取模型，首個模型 Clairic 已在 Workers AI 上線預覽（@cf/cloudflare/clairic），並計劃近期釋出開放權重。它單次前向、不生成 token，只對輸入計費，通常一秒內返回。可從非結構化文字（最多附 4 張圖片）中抽取名稱、日期、金額、列表等帶置信度的型別化數值，也能估算與預測未來序列並給出 80% 區間；找不到答案時返回 null。
llama.cpp 新增 clef 決策模型純文字支援
llama.cpp 合併 PR #29831，為 clef 決策模型加入初始支援，目前僅限純文字輸入。該改動同時更新了 gguf-py 常量並清理了靜態圖相關程式碼，隨附的建置產物覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 等多個平台。
Ollama v0.40.4 支援在終端直接執行決策模型
Ollama v0.40.4 讓決策模型可以直接在終端呼叫：用 ollama run --ask 就能提出是非問題、把文字分類到標籤或按評分標準打分。這一版還讓 Apple silicon 的 MLX runner 支援 Kev 決策模型，ollama launch 用 usage credits 也能使用、無需升級付費方案。ollama launch codex 的模型選擇器會列出本地已安裝的 Ollama 模型，可在 Codex CLI 裡用 /model 切換；