Cloudflare publie Clef, modèle de décision open source avec vision

Cloudflare a publié Clef et Clef-flash, deux modèles de décision open source sous licence Apache 2.0, dotés d'une fenêtre de contexte de 64k tokens, d'un encodeur de vision et d'une API compatible avec celle de Jev. Dans un billet signé Michelle Chen, l'éditeur revendique 98,47 sur BFCL case exact, 94,20 F1 macro sur Banking77 et 69,19 nDCG@10 sur ToolRet, pour une latence médiane de 209,3 ms et 238,6 ms au p95.

Clef-flash, la variante allégée, descend à 38,8 ms de latence médiane et 122,4 ms au p95, contre 524,1 ms pour Jev sur le même protocole. Testé sur une classification de domaines pour la threat intelligence, Clef traite la tâche en 2,2 secondes rendu compris, contre 4,7 secondes pour GPT-OSS-120B.

Cloudflare ouvre en parallèle un service de fine-tuning par apprentissage par renforcement, d'abord porté par ses forward-deployed engineers avant une version self-serve annoncée mais non datée. Le pipeline combine AI Gateway pour la constitution automatique de datasets, Workers AI pour les rollouts et Cloudflare Containers comme bac à sable RL. Sur la confidentialité, le billet affirme que « we don't read, store, or train on your requests or responses ».

L'annonce tombe le jour même où AWS Strands Labs a publié Strands Decider 2B, autre modèle de décision open source Apache 2.0 visant JevBench, signe que le segment se densifie autour d'une même ligne de produit.