Cloudflare, İlk System One Çıkarım Modeli Clairic’i Yayımladı

Cloudflare, 19 Ekim 2026’da Clairic’i duyurdu ve Workers AI üzerinde barındırılan, yeni bir System One çıkarım modelleri sınıfının ilk modeli olarak tanımladığı ürünün önizleme sürümünü yayımladı. Modelin açık ağırlıklı sürümünün daha sonra yayımlanması planlanıyor.

Model, yapılandırılmamış girdilerden türlendirilmiş değerler çıkarmak; metin üretmek yerine bilgi ayıklamak, hesaplamak, tahmin etmek ve öngörüde bulunmak üzere tasarlandı. Cloudflare, Clairic’in bunu geleneksel büyük dil modellerinden daha yüksek doğrulukla, daha düşük gecikmeyle ve daha düşük maliyetle yaptığını söylüyor.

Workers AI’da Kullanılabilirlik ve Fiyatlandırma

Clairic, önizleme sürümünde şu adla kullanılabilir: @cf/cloudflare/clairic, Cloudflare Worker üzerinden şu yöntemle çağrılabilir: env.AI.run() ya da REST API aracılığıyla. Resmî model belgelerinde 65.536 tokenlık bir bağlam penceresi, görüntü desteği ve milyon girdi tokenı başına 0,10 ABD doları birim fiyatı listeleniyor.

Model çıktı tokenı üretmediğinden ücretlendirme yalnızca girdi üzerinden yapılır. Cloudflare, daha fazla kontrol noktası çalışmasının ardından ağırlıkları açık olarak yayımlamayı planladığını, ancak bir tarih belirtmediğini söyledi.

Çıkarım Modeli Nasıl Çalışıyor?

Bir istek, bir state, okunacak metni ve isteğe bağlı en fazla dört görseli, türlendirilmiş fields. Desteklenen alan türleri metin, sayı, tarih, saat, tarih-saat, süre, liste, kestirim ve öngörüdür; her birine isteğe bağlı olarak sade dille talimat verilebilir. Model, her alanı tek bir paralel ileri geçişte; herhangi bir akıl yürütme adımı atmadan ve token üretmeden yanıtlar. Cloudflare, modelin genellikle bir saniyeden kısa sürede yanıt verdiğini söylüyor. Girdiyle birlikte tek bir 8.192 tokenlık geçişe sığmayan alanlar, girdinin tamamını gören paralel geçişlere bölünüyor ve ardından sonuçlar birleştiriliyor. Belgeler, gömülü görselleri her biri en fazla 4 MiB olan dört PNG, JPEG veya WebP dosyasıyla sınırlıyor.

Her skaler yanıt şunları içerir p_null, değerin girdide bulunmama olasılığını ve bir güven puanını. Kestirim alanları, isteği yapan kişinin belirlediği sınırlar içinde bir dağılım döndürür; bu dağılımda medyan ve p10 ile p90 arasındaki %80’lik aralık yer alır, istek üzerine 99 yüzdelik dilimin tümü de verilir. Girdinin belirlemediği bir alan null döndürür; ayrıca bir guess alanı, uydurma bir değer vermek yerine modelin normalde seçeceği değeri gösterir.

Cloudflare, Clairic’i kendisinden önce gelen karar modelleriyle birlikte System One kategorisinde konumlandırıyor. TypeSafe, duyurudan yaklaşık bir ay önce Jev karar modelini tanıtmıştı; Cloudflare ise 1 Ekim 2026’da Clef ve Clef-flash karar modellerini yayımladı ve bunları Apache 2.0 lisansı altında Hugging Face’te açık kaynaklı hâle getirdi. Clef, Qwen temel modelleri üzerinde sonradan eğitildi ve Jev-API ile uyumludur. Karar modelleri bir girdiyi listelenen seçenekler arasında sınıflandırırken büyük dil modelleri açık uçlu metinler üretir; Clairic ise doğrudan türlendirilmiş değerler döndürür: metin parçaları, sayılar, tarihler, listeler ve dağılımlar. Şirket, bu üç kategoriyi birbirini tamamlayan aşamalar olarak tanımlıyor: bilgi çıkarımı kararları, kararlar da son yanıtın oluşturulmasını besliyor.

Belgelenen Örnekler ve Bildirilen Testler

Cloudflare’ın destek e-postası örneğinde model, aynı geçişte belirtilen 649,00 ABD doları tutarındaki fiyata 52,10 ABD doları vergi ekleyerek toplamı 701,10 ABD doları olarak hesapladı; 28 Eylül 2026 teslim tarihi ile 9 Ekim 2026 mesaj tarihi arasında 11 gün olduğunu buldu; girdi metnindeki “ekran çatlağı” ve “köşede ezik” ifadelerini tam metin parçaları olarak listeledi ve e-postada hiç yer almayan bir takip numarası için null döndürdü. Bir fiş fotoğrafı örneğinde Clairic; sipariş numarasını, satın alma tarih ve saatini, miktarı, birim fiyatı, ara toplamı, satış vergisini ve bahşişi güven puanlarıyla birlikte çıkardı; fişte gösterilmeyen bir indirim içinse null döndürdü.

Kestirim örneğinde duyuru, Clairic’in karşılaştırılabilir satışlara ilişkin metinden bir evin fiyatını belirlemesini gösteriyor: model, isteği yapan kişinin belirlediği sınırlar içinde 370.000 ile 470.000 ABD doları arasında %80’lik bir aralık ve 415.000 ABD doları medyanla 418.000 ABD doları değer döndürdü. Öngörü konusunda Cloudflare, Clairic’in kamuya açık serideki verileri kullanarak TSA havaalanı güvenlik kontrol noktalarındaki tarama sayılarını bir gün önceden tahmin ettiği 21 günlük bir testin sonuçlarını paylaşıyor. Şirket, tahminlerin ortalama sapmasının %3,3 olduğunu ve gerçekleşen 21 sayının 17’sinin modelin %80’lik aralığında kaldığını; aralık dışında kalan dört sayının üçünün Columbus Günü hafta sonuna denk geldiğini söylüyor. Cloudflare, 14 Ekim 2026 için gerçekleşen sayının 2.419.474, tahmin edilen medyanın ise 2.419.283 olduğunu bildirdi.

Cloudflare ayrıca Clairic’i, Clef’i ve GLM-5.3 dil modelini; hasarlı ürün iddialarına yönelik aynı iş akışının tüm aşamalarında GLM-5.3 kullanan bir sürümle karşılaştıran bir işlem hattı testi de paylaşıyor. Şirkete göre Clairic ve Clef’in ardışık kullanıldığı sistem işlemi 61,7 saniyeye kıyasla 19,3 saniyede tamamladı; bu, %69 daha az süre ya da yaklaşık 3,2 kat daha yüksek hız anlamına geliyor. Maliyet ise milyon iddia başına 11.740 ABD doları yerine 6.032 ABD doları oldu; yani %49 daha düşüktü. Clairic ve Clef, bilgi çıkarma ve karar verme adımlarını toplamda bir saniyeden kısa sürede tamamlarken GLM-5.3 aynı iki adım için 38 saniye harcadı. Cloudflare, Gemma 4 ve Qwen’in onarım maliyeti gibi değerleri çıkaramadığını ve tüm adımlarda büyük dil modeli kullanılan sürümde görevi tamamlayamadığını söylüyor. Cloudflare bu iş akışını canlı bir demoya dönüştürdü.

Önizleme Sürümünün Sınırlamaları ve Açık Ağırlık Planları

Cloudflare, mevcut uç noktayı erken bir kontrol noktası olarak nitelendiriyor ve çeşitli sınırlamalarını sıralıyor. Şirketin açıklamasına göre toplamları, farkları, dönüşümleri ve tarih hesaplamalarını içeren tek ve iki adımlı aritmetik işlemler güvenilir görünüyor; ancak birbirine bağlı daha uzun işlem zincirleri ve çok sayıda tablo satırındaki verileri bir araya getirmek, not alabileceği bir alanı olmayan tek geçişli bir model için zor. Cloudflare, kullanıcıların tahmin için Clairic’e güvenmesini, aritmetik işlemleri ise kodla yapmasını öneriyor. Tahminlerin girdide kanıt gerektirdiğini, kalibrasyonun garanti edilmediğini, yalnızca ölçüldüğünü ve aralıkların alışılmadık verilerde gereğinden dar olabileceğini belirten şirket, öngörü yeteneğinin de özel zaman serisi modellerinin yerini tutmayacak kadar temel düzeyde olduğunu söylüyor.

Şirket, neyin otomatikleştirileceğine ve neyin ek incelemeye yönlendirileceğine karar vermek için güven puanlarından, p_null değerinden ve aralıklardan yararlanılmasını öneriyor; çünkü modelin yanıtlarının doğru olması değil, düzgün biçimlendirilmiş olması garanti ediliyor. Cloudflare, her kontrol noktasında modelin aritmetik, tahmin ve öngörü yetenekleri üzerinde çalışmayı sürdüreceğini ve daha sonra Clairic’in açık ağırlıklarını yayımlamayı planladığını söyledi. Şirketin eklediğine göre ad, büro işlerine, açıklığa ve durugörüye gönderme yapıyor; ayrıca Cloudflare’ın yapay zekâ regresyon modelinin kısa adı olarak kullanılıyor.