Cloudflare: Clef Flash

Cloudflare Clef Flash es el modelo de decisión más pequeño de la familia Clef, creado mediante postentrenamiento de Qwen3.5-9B con su codificador de visión. Un cabezal de esquema conjunto lee la evidencia de la entrada y puntúa las respuestas permitidas de cada pregunta solicitada en una única pasada hacia delante. Su función es producir clasificaciones y decisiones acotadas dentro de un flujo de trabajo. La salida es un resultado tipado con probabilidades, en lugar de una respuesta conversacional que la aplicación tenga que interpretar como una categoría.

Describe la situación en un estado de texto o JSON y define las preguntas por separado. Una pregunta necesita un nombre estable, un tipo y una instrucción clara; las preguntas de categoría o de puntuación definen además sus criterios permitidos. Para un mensaje de soporte, una pregunta puede clasificar la incidencia, otra puede valorar la urgencia y otra puede determinar si al registro le falta información necesaria para el siguiente paso. Mantén en el estado la redacción real del cliente, el historial pertinente y las normas de funcionamiento para que la decisión quede ligada a la evidencia.

Los tres tipos de pregunta responden a necesidades distintas. Un resultado noul es la probabilidad de que se cumpla una condición de verdadero/falso. Un resultado de elección identifica una opción con nombre e incluye las probabilidades de las alternativas más un valor de confianza. Un resultado de puntuación evalúa criterios ordenados y devuelve su puntuación ponderada por probabilidad, la leyenda y la distribución. Define el orden de una puntuación de forma deliberada: pasar de «No se requiere ninguna acción» a «Revisión inmediata» es distinto de un conjunto no ordenado de etiquetas temáticas.

Para un enrutamiento rápido, describe las categorías mediante las acciones o los límites de responsabilidad que realmente las distinguen. Un ejemplo útil es una solicitud con opciones de acceso a la cuenta, fallo técnico, consulta sobre documentación y otro, con cada opción explicada. El resultado del modelo puede pasarse a la regla de enrutamiento de una aplicación. Una distribución ajustada entre fallo técnico y acceso a la cuenta es un indicio útil de ambigüedad; decide de forma explícita cómo trata el flujo de trabajo esos casos en lugar de dar por hecho que la etiqueta seleccionada es un diagnóstico confirmado.

Para la clasificación visual, proporciona una imagen legible y una condición que la imagen pueda respaldar. Una revisión de recibos podría preguntar si el importe total es legible y elegir entre categorías definidas de calidad del documento. No debería pedir un total nuevo arbitrario como si el modelo fuera un servicio de extracción o redacción sin restricciones. La interfaz de pesos abiertos del fabricante también acepta matrices de fotogramas de vídeo. Conserva la conexión entre los fotogramas y el estado escrito, y pregunta por eventos o condiciones visibles dentro de ese material.

La referencia alojada actual del fabricante indica un contexto de 24.576 tokens, hasta 64 preguntas y hasta cuatro imágenes incrustadas. Sus imágenes PNG, JPEG o WebP están limitadas a 4 MiB y 16 megapíxeles cada una, con 8 MiB descodificados en total; el cuerpo completo de la solicitud está limitado a 13 MiB y no se aceptan enlaces a imágenes remotas. Las definiciones de las preguntas y los contenidos multimedia consumen espacio de entrada, y un texto largo puede truncarse para que quepa. Coloca la evidencia decisiva en un estado compacto. Cloudflare documenta que reducir el contexto alojado no modificó los pesos publicados, por lo que la ventana alojada y la configuración de pesos abiertos siguen siendo distintas.

La salida restringida del modelo lo hace útil para comprobaciones repetidas de políticas o de flujos de trabajo. Por ejemplo, define preguntas independientes sobre si un registro cumple las normas de completitud establecidas y qué categoría de seguimiento corresponde. Mantén explícitos los criterios e incluye una opción para los casos que las categorías no cubren cuando forme parte del diseño del flujo de trabajo. Las probabilidades puntúan las opciones proporcionadas; no establecen que esas opciones constituyan una descripción completa de todas las situaciones reales.

Conserva juntos el estado, el esquema y la respuesta devuelta. Cuando un resultado sorprenda, comprueba si algún criterio es ambiguo, si faltaba una entrada decisiva o si se cortó texto relevante. Compara las valoraciones del modelo con casos revisados de la tarea real antes de fijar umbrales para acciones automatizadas. El planteamiento de Clef Flash como modelo más pequeño y de decisión rápida no sustituye a la comprobación del coste que tiene una decisión de enrutamiento incorrecta para el flujo de trabajo.

Usa el resultado tipado como entrada del siguiente paso de la aplicación. El modelo no ejecuta ese paso ni redacta su explicación posterior. Si el usuario necesita un informe, mantén la decisión y la evidencia de origen disponibles para un proceso de redacción independiente. El artefacto útil que ofrece Clef Flash es una respuesta inspeccionable para cada pregunta con nombre, con la información de probabilidad necesaria para aplicar las reglas del flujo de trabajo.