Cloudflare: Clef Flash

Cloudflare Clef Flash é o modelo de decisão mais pequeno da família Clef, criado por pós-treino de Qwen3.5-9B com o seu codificador visual. Uma cabeça de esquema conjunto lê a evidência da entrada e pontua as respostas permitidas para cada pergunta pedida numa única passagem de inferência. O seu papel é produzir classificações e decisões delimitadas num fluxo de trabalho. A saída é um resultado tipado com probabilidades, em vez de uma resposta de conversação que uma aplicação tenha de interpretar como categoria.

Descreva a situação num estado de texto ou JSON e defina as perguntas separadamente. Uma pergunta precisa de um nome estável, um tipo e uma instrução clara; as perguntas de categoria ou de pontuação também definem os critérios permitidos. Para uma mensagem de suporte, uma pergunta pode classificar o problema, outra avaliar a urgência e outra identificar se falta ao registo informação necessária para a etapa seguinte. Mantenha no estado as palavras reais do cliente, o histórico relevante e as regras operacionais, para que a decisão esteja ligada à evidência.

Os três tipos de pergunta respondem a necessidades diferentes. Um resultado noul é a probabilidade de uma condição de verdadeiro/falso se verificar. Um resultado choice identifica uma opção com nome e inclui as probabilidades das alternativas, bem como um valor de confiança. Um resultado score avalia critérios ordenados e devolve a sua pontuação ponderada pela probabilidade, a legenda e a distribuição. Defina deliberadamente a ordem de uma pontuação: passar de «Não é necessária nenhuma ação» para «Revisão imediata» é diferente de um conjunto não ordenado de etiquetas temáticas.

Para encaminhamento rápido, descreva as categorias através das ações ou dos limites de responsabilidade que realmente as distinguem. Um exemplo útil é um pedido com opções de acesso à conta, falha técnica, questão sobre documentação e outro, com cada opção explicada. O resultado do modelo pode ser passado à regra de encaminhamento de uma aplicação. Uma distribuição próxima entre falha técnica e acesso à conta constitui evidência útil de ambiguidade; decida explicitamente como o fluxo de trabalho trata esses casos, em vez de assumir que a etiqueta selecionada é um diagnóstico confirmado.

Para classificação visual, forneça uma imagem legível e uma condição que a imagem possa sustentar. Uma revisão de recibos pode perguntar se o total é legível e escolher entre categorias definidas de qualidade documental. Não deve pedir um novo total arbitrário como se o modelo fosse um serviço de extração ou redação sem restrições. A interface de pesos abertos do fabricante também aceita matrizes de fotogramas de vídeo. Preserve a ligação entre os fotogramas e o estado escrito e faça perguntas sobre eventos ou condições visíveis nesse material.

A referência atual da interface alojada do fabricante indica um contexto de 24 576 tokens, até 64 perguntas e até quatro imagens incorporadas. As imagens PNG, JPEG ou WebP estão limitadas a 4 MiB e 16 megapíxeis cada, com um total descodificado de 8 MiB; o corpo completo do pedido está limitado a 13 MiB e não são aceites ligações remotas para imagens. As definições das perguntas e os conteúdos multimédia consomem espaço de entrada, e texto longo pode ser truncado para caber. Coloque a evidência decisiva num estado compacto. A Cloudflare documenta que a redução do contexto alojado não alterou os pesos publicados, pelo que a janela alojada e a configuração de pesos abertos continuam a ser distintas.

A saída restringida do modelo torna-o útil para verificações repetidas de políticas ou fluxos de trabalho. Por exemplo, defina perguntas separadas sobre se um registo cumpre as regras de completude estabelecidas e qual a categoria de acompanhamento aplicável. Mantenha os critérios explícitos e inclua uma opção para casos que as categorias não abranjam, quando isso fizer parte do desenho do fluxo de trabalho. As probabilidades pontuam as opções fornecidas; não demonstram que essas opções constituem uma descrição completa de todas as situações reais.

Conserve em conjunto o estado, o esquema e a resposta devolvida. Quando um resultado for surpreendente, examine se um critério é ambíguo, se faltou uma entrada decisiva ou se foi cortado texto relevante. Compare as avaliações do modelo com casos revistos da tarefa real antes de escolher limiares para ações automáticas. O posicionamento de Clef Flash como modelo mais pequeno e de decisão rápida não substitui a verificação do custo de uma decisão de encaminhamento incorreta para o fluxo de trabalho.

Utilize o resultado tipado como entrada da etapa seguinte da aplicação. O modelo não executa essa etapa nem escreve a sua explicação posterior. Se o utilizador precisar de um relatório, mantenha a decisão e a evidência de origem disponíveis para um processo de redação separado. O artefacto útil de Clef Flash é uma resposta inspecionável para cada pergunta com nome, com a informação de probabilidade necessária para aplicar as regras do fluxo de trabalho.