Cloudflare lansează Clairic, primul său model de extragere System One

Pe 19 octombrie 2026, Cloudflare a anunțat Clairic, lansând o versiune preliminară a ceea ce descrie drept primul model dintr-o nouă clasă de modele de extragere System One, găzduit pe Workers AI, cu o lansare cu ponderi deschise planificată pentru mai târziu.

Modelul este conceput pentru a extrage valori tipizate din date de intrare nestructurate, efectuând extrageri, calcule, estimări și prognoze, în loc să genereze text. Potrivit Cloudflare, Clairic face acest lucru cu o acuratețe mai mare, o latență mai mică și un cost mai redus decât modelele lingvistice mari tradiționale.

Disponibilitate și prețuri pe Workers AI

Clairic este disponibil în versiune preliminară ca @cf/cloudflare/clairic, putând fi apelat dintr-un Cloudflare Worker cu env.AI.run() sau prin API-ul REST. Documentația oficială a modelului menționează o fereastră de context de 65.536 de tokenuri, suport pentru imagini și un tarif unitar de 0,10 USD pentru fiecare milion de tokenuri de intrare.

Deoarece modelul nu generează tokenuri de ieșire, facturarea se aplică doar tokenurilor de intrare. Cloudflare a declarat că intenționează să publice ponderile cu acces deschis după ce va continua lucrul la punctele de control, fără să precizeze o dată.

Cum funcționează modelul de extragere

O solicitare asociază un state, textul care trebuie citit, plus până la patru imagini opționale, cu o mapare a câmpurilor tipizate fields. Tipurile de câmpuri acceptate sunt text, număr, dată, oră, dată și oră, durată, listă, estimare și prognoză, fiecare putând include instrucțiuni opționale în limbaj obișnuit. Modelul răspunde pentru toate câmpurile într-o singură trecere directă paralelă, fără etapă de raționament și fără tokenuri generate, iar Cloudflare spune că răspunde, de regulă, în mai puțin de o secundă. Câmpurile care nu încap alături de datele de intrare într-o singură trecere de 8.192 de tokenuri sunt împărțite în treceri paralele, fiecare procesând întregul conținut de intrare, după care rezultatele sunt reunite. Documentația limitează imaginile încorporate la cel mult patru fișiere PNG, JPEG sau WebP, de maximum 4 MiB fiecare.

Fiecare răspuns scalar include p_null, probabilitatea ca valoarea să lipsească din datele de intrare și un scor de încredere. Câmpurile de estimare returnează o distribuție în limitele declarate de apelant, cu o mediană și un interval de 80% de la p10 la p90, precum și toate cele 99 de percentile, la cerere. Pentru un câmp a cărui valoare nu poate fi determinată din datele de intrare se returnează null, împreună cu un guess câmp care indică ce valoare ar fi ales modelul în lipsa acestei limitări, în locul unei valori inventate.

Cloudflare încadrează Clairic în categoria System One, alături de modelele de decizie care l-au precedat. TypeSafe și-a prezentat modelul de decizie Jev cu aproximativ o lună înainte de anunț, iar Cloudflare a lansat modelele sale de decizie Clef și Clef-flash la 1 octombrie 2026, publicându-le cu codul sursă deschis pe Hugging Face sub licența Apache 2.0; Clef a fost antrenat suplimentar pe modele de bază Qwen și este compatibil cu Jev-API. În timp ce modelele de decizie clasifică datele de intrare în una dintre opțiunile enumerate, iar modelele lingvistice mari generează text deschis, Clairic returnează direct valori tipizate: fragmente de text, numere, date, liste și distribuții. Compania descrie cele trei categorii ca etape complementare: extragerea furnizează datele pentru decizii, iar deciziile contribuie la răspunsul final generat.

Exemple documentate și teste raportate

În exemplul Cloudflare cu un e-mail adresat serviciului de asistență, modelul a calculat într-o singură trecere un total de 701,10 USD, adunând prețul indicat de 649,00 USD și taxa de 52,10 USD, a calculat un interval de 11 zile între livrarea din 28 septembrie 2026 și data mesajului, 9 octombrie 2026, a identificat „ecran crăpat” și „colț îndoit” ca fragmente exacte din textul de intrare și a returnat null pentru un număr de urmărire care nu apărea în e-mail. Într-un exemplu cu fotografia unei chitanțe, Clairic a extras numărul comenzii, data și ora achiziției, cantitatea, prețul unitar, subtotalul, taxa pe vânzări și bacșișul, furnizând scoruri de încredere, și a returnat null pentru o reducere care nu apărea pe chitanță.

Pentru estimare, anunțul arată cum Clairic stabilește prețul unei locuințe pe baza unui text despre vânzări comparabile: modelul a returnat o valoare de 418.000 USD, cu o mediană de 415.000 USD și un interval de 80% cuprins între 370.000 și 470.000 USD, în limitele stabilite de apelant. Pentru prognoză, Cloudflare raportează un test de 21 de zile în care Clairic a estimat numărul de pasageri verificați a doua zi la punctele de control TSA din aeroporturi, pe baza seriei de date publice. Compania afirmă că prognozele au avut o abatere medie de 3,3% și că 17 dintre cele 21 de valori reale s-au încadrat în intervalul de 80% al modelului, trei dintre cele patru abateri fiind în weekendul de Columbus Day. Pentru 14 octombrie 2026, Cloudflare a raportat o valoare reală de 2.419.474, față de o mediană prognozată de 2.419.283.

Cloudflare raportează și o comparație între fluxuri de procesare, în care Clairic este combinat cu Clef și cu modelul lingvistic GLM-5.3, în raport cu o versiune a aceluiași flux de lucru pentru reclamații privind produse deteriorate, bazată exclusiv pe GLM-5.3. Potrivit companiei, fluxul în cascadă s-a încheiat în 19,3 secunde, față de 61,7 secunde: cu 69% mai puțin timp, adică de aproximativ 3,2 ori mai rapid. Costul a fost de 6.032 USD pentru fiecare milion de reclamații, față de 11.740 USD, adică cu 49% mai mic. Clairic și Clef au efectuat împreună extragerea și luarea deciziei în mai puțin de o secundă, în timp ce GLM-5.3 a avut nevoie de 38 de secunde pentru aceiași doi pași, iar Cloudflare spune că Gemma 4 și Qwen nu au putut deduce valori precum costul reparației și nu au reușit sarcina în versiunea bazată exclusiv pe modele lingvistice mari. Cloudflare a integrat fluxul de lucru într-o demonstrație live.

Limitările versiunii preliminare și planurile privind ponderile cu acces deschis

Cloudflare numește endpointul actual un punct de control timpuriu și enumeră câteva limitări. Potrivit companiei, calculele aritmetice într-unul sau doi pași, precum adunările, scăderile, conversiile și calculele cu date calendaristice, par fiabile, însă lanțurile mai lungi de pași interdependenți și agregarea datelor din numeroase rânduri ale unui tabel sunt dificile pentru un model care procesează totul dintr-o singură trecere, fără un spațiu de lucru temporar; compania le recomandă utilizatorilor să se bazeze pe Clairic pentru predicții și să efectueze calculele aritmetice în cod. Estimările au nevoie de dovezi în datele de intrare, calibrarea este măsurată, nu garantată, iar intervalele pot fi prea înguste pentru date cu care modelul nu este familiarizat. De asemenea, capacitățile de prognoză sunt de bază și nu înlocuiesc modelele dedicate seriilor temporale.

Compania recomandă folosirea scorurilor de încredere, a lui p_null și a intervalelor pentru a decide ce poate fi automatizat și ce trebuie trimis spre o verificare suplimentară, deoarece modelul garantează că răspunsurile sunt bine formate, nu că sunt corecte. Cloudflare a declarat că va continua să îmbunătățească aspectele modelului legate de calculele aritmetice, estimare și prognoză la fiecare punct de control și că intenționează să publice ulterior ponderile Clairic cu acces deschis. Compania a adăugat că numele face trimitere la munca de secretariat, claritate și clarviziune și servește, totodată, drept abreviere pentru modelul de regresie bazat pe IA al Cloudflare.