Cloudflare: Clef Flash

Cloudflare Clef Flash ist das kleinere Entscheidungsmodell der Clef-Familie, das durch Nachtraining von Qwen3.5-9B mit dessen Vision-Encoder entsteht. Ein gemeinsamer Schemakopf liest Belege aus der Eingabe und bewertet in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf die zulässigen Antworten für jede angefragte Frage. Seine Rolle besteht darin, begrenzte Klassifikationen und Entscheidungen in einem Workflow zu erzeugen. Die Ausgabe ist ein typisiertes Ergebnis mit Wahrscheinlichkeiten statt einer Gesprächsantwort, die eine Anwendung erst als Kategorie interpretieren muss.

Beschreiben Sie die Situation in einem Text- oder JSON-Zustand und definieren Sie die Fragen separat. Eine Frage benötigt einen stabilen Namen, einen Typ und eine klare Anweisung; Kategorie- oder Score-Fragen definieren ausserdem ihre zulässigen Kriterien. Bei einer Support-Nachricht kann eine Frage das Problem klassifizieren, eine andere die Dringlichkeit bewerten und eine weitere feststellen, ob dem Datensatz Informationen für den nächsten Schritt fehlen. Bewahren Sie den tatsächlichen Kundenwortlaut, relevante Vorgeschichte und Betriebsregeln im Zustand, damit die Entscheidung an Belege gebunden bleibt.

Die drei Fragetypen erfüllen unterschiedliche Anforderungen. Ein noul-Ergebnis ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Wahr/Falsch-Bedingung erfüllt ist. Ein choice-Ergebnis identifiziert eine benannte Option und enthält Wahrscheinlichkeiten für die Alternativen sowie einen Konfidenzwert. Ein score-Ergebnis bewertet geordnete Kriterien und gibt deren wahrscheinlichkeitsgewichteten Score, Legende und Verteilung zurück. Legen Sie die Reihenfolge eines Scores bewusst fest: Der Übergang von «Keine Aktion erforderlich» zu «Sofortige Prüfung» unterscheidet sich von einer ungeordneten Menge von Themenbezeichnungen.

Beschreiben Sie für schnelle Weiterleitung Kategorien anhand der Aktionen oder Zuständigkeitsgrenzen, die sie tatsächlich unterscheiden. Ein nützliches Beispiel ist eine Anfrage mit Optionen für Kontozugang, technische Störung, Dokumentationsfrage und Sonstiges, jeweils mit einer Erklärung. Das Modellergebnis kann an die Weiterleitungsregel einer Anwendung übergeben werden. Eine nahe beieinanderliegende Verteilung zwischen technischer Störung und Kontozugang liefert nützliche Hinweise auf Mehrdeutigkeit; legen Sie ausdrücklich fest, wie der Workflow solche Fälle behandelt, statt die ausgewählte Bezeichnung als bestätigte Diagnose anzunehmen.

Stellen Sie für visuelle Klassifikation ein lesbares Bild und eine Bedingung bereit, die durch das Bild gestützt werden kann. Eine Belegprüfung könnte fragen, ob der Gesamtbetrag lesbar ist, und zwischen definierten Dokumentqualitätskategorien wählen. Sie sollte keinen beliebigen neuen Gesamtbetrag verlangen, als wäre das Modell ein uneingeschränkter Extraktions- oder Schreibdienst. Die Schnittstelle des Herstellers für offene Gewichte akzeptiert ausserdem Arrays von Videoeinzelbildern. Bewahren Sie den Zusammenhang zwischen den Einzelbildern und dem schriftlichen Zustand und fragen Sie nach sichtbaren Ereignissen oder Zuständen innerhalb dieses Materials.

Die aktuelle gehostete Herstellerreferenz nennt einen Kontext von 24’576 Tokens, bis zu 64 Fragen und bis zu vier eingebettete Bilder. PNG-, JPEG- oder WebP-Bilder sind jeweils auf 4 MiB und 16 Megapixel begrenzt, insgesamt auf 8 MiB dekodiert; der gesamte Anfragekörper ist auf 13 MiB begrenzt, und externe Bildlinks werden nicht akzeptiert. Fragendefinitionen und Medien verbrauchen Eingabeplatz, und langer Text kann passend gekürzt werden. Fassen Sie entscheidende Belege in einem kompakten Zustand zusammen. Cloudflare dokumentiert, dass die Verkleinerung des gehosteten Kontexts die veröffentlichten Gewichte nicht verändert hat; das gehostete Fenster und die Konfiguration für offene Gewichte bleiben daher getrennt.

Die begrenzte Ausgabe des Modells macht es für wiederholte Richtlinien- oder Workflow-Prüfungen nützlich. Definieren Sie beispielsweise separate Fragen dazu, ob ein Datensatz die angegebenen Vollständigkeitsregeln erfüllt und welche Kategorie für Folgemassnahmen zutrifft. Halten Sie die Kriterien ausdrücklich fest und nehmen Sie eine Option für Fälle auf, die die Kategorien nicht abdecken, wenn dies zum Workflow-Entwurf gehört. Die Wahrscheinlichkeiten bewerten die bereitgestellten Optionen; sie belegen nicht, dass diese jede reale Situation vollständig beschreiben.

Bewahren Sie Zustand, Schema und zurückgegebene Antwort zusammen auf. Untersuchen Sie bei einem überraschenden Ergebnis, ob ein Kriterium mehrdeutig ist, entscheidende Eingaben fehlen oder relevanter Text abgeschnitten wurde. Vergleichen Sie Modellbewertungen mit geprüften Fällen aus der tatsächlichen Aufgabe, bevor Sie Schwellenwerte für automatische Aktionen wählen. Die Positionierung von Clef Flash als kleineres Modell für schnelle Entscheidungen ersetzt nicht die Prüfung der Folgen einer falschen Weiterleitungsentscheidung für den Workflow.

Verwenden Sie das typisierte Ergebnis als Eingabe für den nächsten Anwendungsschritt. Das Modell führt diesen Schritt nicht aus und verfasst nicht dessen spätere Erklärung. Wenn Nutzer einen Bericht benötigen, halten Sie die Entscheidung und die Quellbelege für einen separaten Schreibprozess verfügbar. Das nützliche Artefakt von Clef Flash ist eine überprüfbare Antwort für jede benannte Frage mit den Wahrscheinlichkeitsinformationen, die zur Anwendung der Workflow-Regeln benötigt werden.