Michael JohnsonBir fotoğraftaki etiketin okunup okunmadığını, videoda bir fanın çalışıp çalışmadığını ve ses kaydında olağandışı bir gürültü duyulup duyulmadığını tek bir sorguyla kontrol etmek, Cloudflare’ın yeni Clef-omni modeli için verdiği örneklerden biri. Şirket, 9 Ekim 2026’da modelin yayımlandığını duyurdu: Model metin, görüntü, ses ve video alıyor ve belirli sorulara verilen yanıt seçeneklerini puanlıyor.
Clef-omni, Cloudflare’ın bir hafta önce tanıttığı Clef karar modelleri ailesini genişletiyor. Geliştirici, soru ve izin verilen yanıt seçeneklerinden oluşan bir şema tanımlıyor; model de yapılandırılmış işleme uygun biçimde bu seçeneklere puan veriyor. Bu yaklaşım, sonucu bir uygulamaya veya iş akışına aktarmak gereken başvuruları ve çok modlu içerikleri sınıflandırmaya elverişli.
Farklı girdi türleri için tek bir şema
Cloudflare’ın Clef-omni duyurusunda modelin, mixture-of-experts mimarisine sahip Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct tabanında geliştirildiği belirtiliyor. Model; metin ve JSON’u, ses için WAV ve MP3’ü, video içinse MP4 ve WebM’yi destekliyor. Seçenekli her soru için yanıt seçeneklerine puan veriyor; böylece uygulama sonucu önceden tanımlanmış bir biçimde işleyebiliyor.
Örneğin, arıza bildirimlerini sınıflandıran bir ekip; fotoğraftaki etiketin okunabilirliği, kayıttaki gürültü ve videodaki gösterge ışığının yanıp sönmesi hakkında sorular belirleyebilir. Böylece tek bir sorgu, farklı türlerdeki kanıtları sonraki yönlendirme adımlarında kullanılabilecek yapılandırılmış bir yanıtta birleştirir.
Cloudflare, metin tabanlı kararlar için yaklaşık 130 ms, görüntüler içinse yaklaşık 150 ms medyan gecikme bildiriyor. Şirketin verdiği değere göre, ses içeren 21 saniyelik bir videoda bu süre yaklaşık 1,5 saniye. Bunlar şirketin açıkladığı test sonuçlarıdır; kendi sisteminizi değerlendirirken dosyalarınızı, soru şemanızı ve dağıtım biçiminizi de hesaba katmanız gerekir.
Açık ağırlıklar ve bulutta çalıştırma
Cloudflare, Clef-omni ağırlıklarını Hugging Face’te Apache-2.0 lisansıyla yayımladı. Model kartında yerel çalıştırma ve tek bir H200 hızlandırıcı üzerinde test etme adımları anlatılıyor; bfloat16 yapılandırması için yaklaşık 64 GB GPU belleği gerektiği belirtiliyor. Bu, ekiplerin donanım ve yapılandırma gereksinimlerini dikkate alarak modeli kendi ortamlarında çalıştırmayı değerlendirmesine olanak tanıyor.
Cloudflare, bulutta sunulan Clef-omni için milyon giriş belirteci başına 0,15 dolar fiyat açıkladı. Ücret, girdinin içeriğine bağlı: Cloudflare, görüntü ve sesin ücretlendirilen belirteçlere nasıl dönüştürüldüğünü ayrıca açıklıyor; video da giriş verisi miktarını etkiliyor. Bütçe hesabı yapmadan önce Workers AI belgelerindeki güncel koşulları kontrol etmek gerekir.
Clef-flash ucuzladı, bulut sürümünün bağlamı daraldı
Cloudflare aynı güncellemede barındırılan Clef-flash’ın fiyatını milyon giriş belirteci başına 0,09 dolardan 0,038 dolara indirdi. Barındırılan sürümün bağlam penceresi de aynı anda 64 bin belirteçten 24 bine düşürüldü. Şirkete göre isteklerin yalnızca yüzde 0,24’ü yeni sınırı aşıyordu.
Daha düşük fiyata geçmeden önce ekiplerin gerçek isteklerinin ve belgelerinin uzunluğunu kontrol etmesi gerekir. Clef-flash’ın yayımlanmış ağırlıkları değişmedi: Cloudflare, modeli kendi ortamında çalıştıranların 256 bin belirtece kadar bağlam kullanabileceğini belirtiyor. Bu sınır, 24 bin belirteçlik penceresi olan bulut sürümü için değil, açık sürüm için geçerli.
Clef-omni’nin pratikte sunduğu fikir, çok modlu girdiyi önceden belirlenmiş seçenekler arasından seçimle tek bir sorguda birleştirmek. İçerikleri sınıflandıran, sesi görüntüyle karşılaştıran veya sabit alanları dolduran ürünlerde model, gerçek örnekler üzerinde değerlendirilebilir. Bulut ve kendi ortamınızda çalıştırma seçenekleri arasında karar verirken fiyatı, donanım gereksinimlerini ve gereken bağlam uzunluğunu ayrı ayrı hesaba katın.