Cloudflare: Clef Omni

Cloudflare: Clef Omni è un modello decisionale di Cloudflare, ed è il membro mixture-of-experts della famiglia open-source di modelli decisionali Clef di Cloudflare. È un fine-tune di Qwen3-Omni-30B-A3B, il che significa 30B parametri totali con 3B parametri attivi, ed è servito su Workers AI. Cloudflare lo ha rilasciato il 2026-10-09.

Il modello accetta testo e immagini come input, e la sua modalità di output è costituita da decisioni. La sua finestra di contesto è di 65.536 token, con un output massimo di 58.982 token. Poiché è costruito su un'architettura mixture-of-experts, solo una frazione dei parametri totali è attiva a ogni passaggio, il che è il tratto strutturale distintivo di questo membro della famiglia Clef.

Gli usi pratici derivano da questa forma. Se la tua applicazione deve prendere testo, o testo insieme a un'immagine, e trasformarlo in una decisione anziché in una risposta in forma libera, questo è il tipo di modello da valutare. Routing, classificazione, gating e passaggi decisionali simili sono l'impiego naturale, inclusi i casi in cui l'input include uno screenshot o un'altra immagine insieme al testo. Il contesto di 65.536 token ti dà spazio per un input sostanzioso prima che venga prodotta la decisione.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "cloudflare/clef-omni". Poiché l'API è compatibile con OpenAI, puoi puntare un client OpenAI esistente su api14 e inviare lo stesso stile di richiesta, con il campo model impostato su quell'id. Il modello non supporta parametri di richiesta oltre a quelli di base, quindi mantieni la tua richiesta semplice e non contare sul fatto che opzioni come temperature, top_p o controlli simili vengano rispettati.

Una cosa da valutare prima di adottarlo: l'output è una decisione, non prosa. Se hai bisogno di testo generato, di una risposta di chat o di un altro output generativo, un modello con modalità di output testuale si adatterà meglio. L'elenco dei parametri supportati è vuoto, quindi se il tuo flusso di lavoro dipende dalla regolazione del comportamento di campionamento, questo modello non lo soddisferà. Entro questi limiti, è un'opzione mirata per input di testo e immagini che si risolvono in una decisione.