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Il modello decisionale Clef di Cloudflare arriva su Ollama Cloud
Ollama ha annunciato che Clef, il modello decisionale di Cloudflare da 27 miliardi di parametri, è disponibile tramite il suo servizio cloud e per l’uso in locale. Nelle 10 righe della tabella dei benchmark pubblicata con l’annuncio, Clef s
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Il 19 ottobre Ollama ha reso disponibile su Ollama Cloud Clef, il modello decisionale di Cloudflare da 27 miliardi di parametri, offrendo agli utenti un’opzione ospitata per un modello che restituisce decisioni strutturate anziché testo a risposta aperta. Clef può valutare testi, JSON e immagini, quindi assegnare probabilità alle risposte definite da chi lo interroga. Ollama lo rende disponibile anche per l’uso in locale.
Clef restituisce punteggi, non una risposta scritta
Un modello linguistico convenzionale genera testo token per token. Clef, invece, riceve uno stato iniziale e domande tipizzate, poi attribuisce punteggi alle possibili risposte insieme, in un unico passaggio. Un’applicazione può chiedergli se una richiesta di assistenza è urgente, quale team debba gestirla o se un’azione proposta rispetti una policy definita.
L’output è concepito perché il software possa usarlo direttamente per agire: un’opzione selezionata o un risultato sì/no, accompagnato dalle probabilità delle risposte. Questo rende Clef adatto a compiti circoscritti di classificazione e instradamento, anziché a richieste che necessitano di una spiegazione scritta o di un ragionamento ampio. Ollama afferma che il modello può valutare anche immagini insieme al testo, tra cui schermate, scontrini, moduli e fotografie.
L’accesso cloud richiede una versione e un piano idonei
Secondo la scheda del modello pubblicata da Ollama, l’uso nel cloud richiede la versione 0.40.6 o successiva di Ollama; il modello eseguito in locale richiede la versione 0.35.1 o successiva. L’uso nel cloud richiede un piano a pagamento o crediti d’uso acquistati e non richiede di scaricare i pesi del modello. La scheda descrive inoltre Clef come un modello ottenuto tramite fine-tuning di Qwen3.8-27B e rilasciato con licenza Apache 2.0.
Secondo l’annuncio di Ollama, Clef è compatibile con le API di Jev e System One. La scheda del modello documenta l’uso dell’endpoint /v1/systemone di Ollama e mostra una chiamata nel cloud che usa il nome del modello clef:cloud.
La tabella dei benchmark di Ollama mostra risultati contrastanti
L’annuncio di Ollama riproduce i risultati delle valutazioni condotte da Cloudflare confrontando Clef con Jev e altri modelli. Nelle 10 righe di benchmark mostrate, Clef ottiene un punteggio superiore a Jev in otto, tra cui BFCL case exact, ToolRet nDCG@10, API-Bank accuracy, il test case-exact sugli elettrodomestici, BANKING77 macro-F1, CLINC150+OOS macro-F1, Amazon ESCI macro-F1 e PhishNChips accuracy. Clef ottiene punteggi inferiori in When2Call accuracy, con 72,37 contro 80,97 di Jev, e in BRIGHT nDCG@10, con 45,91 contro 47,52 di Jev.
Questi numeri sono risultati di benchmark presentati dalle aziende, non una valutazione indipendente di Clef su Ollama Cloud. Misurano inoltre compiti specifici: non dimostrano che Clef sia più accurato in ogni flusso di lavoro di classificazione, né che i suoi tempi di risposta nel servizio ospitato corrispondano ai risultati ottenuti con un altro servizio. L’annuncio di Ollama non fornisce dati sulla latenza di Ollama Cloud.
Uno strumento mirato per decisioni definite
Il valore di Clef dipende dalla possibilità, per uno sviluppatore, di esprimere un compito come un insieme di domande tipizzate e risultati consentiti. Quando il compito si presta a questa formulazione, le probabilità restituite dal modello possono alimentare una regola di instradamento, una verifica della conformità a una policy o la revisione di una chiamata a uno strumento, senza dover analizzare un paragrafo generato. Quando il compito richiede una spiegazione a risposta aperta, Clef non sostituisce un modello linguistico generalista.
Con questo rilascio, il modello di Cloudflare entra nell’offerta cloud di Ollama oltre che nella sua libreria di modelli locali. Per chi usa il servizio ospitato, i requisiti pratici per iniziare sono una versione compatibile di Ollama e un piano a pagamento o crediti d’uso; per i team che misurano l’accuratezza, la tabella dei benchmark pubblicata mostra chiare eccezioni in When2Call e BRIGHT.