Cloudflare の判断モデル Clef、Ollama でも利用可能に

Cloudflare が 10 月 1 日に公開した判断モデル「Clef」が、10 月 19 日にローカルでモデルを動かす道具 Ollama でも使えるようになりました。手元の PC でも Ollama のクラウドでも動かせます。判断モデルは、文章を書く代わりに、決まった選択肢の中から答えを選び、選択肢ごとの確率を返すモデルです。

要点

• Clef は画像も読める 27B の判断モデルで、Qwen3.8-27B をもとに作られています。
• 速い Clef-flash とあわせて、重みを Apache 2.0 で Hugging Face に公開しました。
• 文章・JSON・画像(画面の写し・領収書・書類の写真など)を読み、1 回の処理で答えます。
• 一度に扱える長さは 6.4 万トークンで、TypeSafe の Jev(3.2 万)の 2 倍です。
• 応答の遅れの中央値は、Clef が 209 ミリ秒、Clef-flash が 38.8 ミリ秒でした。
• Jev と同じ形の API で呼べるため、Jev から置き換えやすいとしています。

Cloudflare の比較では、問い合わせの分類の評価 BANKING77 で Clef が 94.20(Jev は 79.74)と高かった一方、道具を呼ぶべきかを判断する When2Call では Jev が 80.97 と Clef(72.37)を上回りました。TypeSafe の評価の 4 つの業務のうち 3 つで Jev を上回ったとしています。数値はいずれも Cloudflare の発表によるものです。Cloudflare のサービス Workers AI でも使え、Clef を自社の用途に合わせて学習し直す強化学習の仕組みも用意しました。

判断モデルの発表は 9 月から各社で相次いでいて、判断モデルの公開が相次ぐ OpenAI や Microsoft もとLiquid AI、判断モデルの上位版 d1-ultra を公開で紹介しています。

日本の利用者にとって

発表では、日本語への対応には触れていません。重みが公開されているため、手元の環境で動かして、社内のデータを外に出さずに分類や判断に使うこともできます。

YOBITSUGI AI で使えるか

現時点では YOBITSUGI AI からは使えません。