Cloudflare ra mắt Clairic, mô hình trích xuất System One đầu tiên

Ngày 19 tháng 10 năm 2026, Cloudflare công bố Clairic, đồng thời phát hành bản xem trước của sản phẩm mà công ty mô tả là mô hình đầu tiên thuộc một dòng mô hình trích xuất System One mới. Mô hình được lưu trữ trên Workers AI; Cloudflare dự kiến phát hành trọng số mở sau đó.

Mô hình được xây dựng để trích xuất các giá trị có kiểu dữ liệu từ đầu vào phi cấu trúc, thực hiện việc trích xuất, tính toán, ước tính và dự báo thay vì tạo văn bản. Cloudflare cho biết Clairic đạt độ chính xác cao hơn, độ trễ thấp hơn và chi phí thấp hơn so với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống.

Khả năng cung cấp và giá trên Workers AI

Clairic hiện có bản xem trước dưới dạng @cf/cloudflare/clairic, có thể gọi từ một Cloudflare Worker bằng env.AI.run() hoặc thông qua REST API. Tài liệu mô hình chính thức nêu cửa sổ ngữ cảnh 65.536 token, hỗ trợ hình ảnh và mức giá đơn vị 0,10 USD cho mỗi triệu token đầu vào.

Vì mô hình không tạo token đầu ra nên chỉ tính phí đầu vào. Cloudflare cho biết họ dự định phát hành công khai các trọng số sau khi hoàn tất thêm công việc với các checkpoint, nhưng không đưa ra thời điểm cụ thể.

Cách mô hình trích xuất hoạt động

Một yêu cầu kết hợp một state, văn bản cần đọc cùng tối đa bốn hình ảnh tùy chọn, với một bản đồ gồm các trường có kiểu dữ liệu fields. Các kiểu trường được hỗ trợ gồm văn bản, số, ngày tháng, thời gian, ngày giờ, khoảng thời gian, danh sách, giá trị ước tính và dự báo; mỗi trường có thể kèm theo hướng dẫn bằng ngôn ngữ thông thường. Mô hình trả lời tất cả các trường chỉ trong một lượt xử lý xuôi song song, không qua bước suy luận và không tạo token; Cloudflare cho biết mô hình thường phản hồi trong chưa đầy một giây. Các trường không thể xử lý cùng đầu vào trong một lượt 8.192 token sẽ được chia thành nhiều lượt song song, mỗi lượt đều tiếp nhận toàn bộ đầu vào, rồi kết quả được hợp nhất. Tài liệu giới hạn hình ảnh nhúng ở tối đa bốn tệp PNG, JPEG hoặc WebP, mỗi tệp không quá 4 MiB.

Mỗi câu trả lời vô hướng đều kèm theo p_null, xác suất giá trị không có trong đầu vào và điểm tin cậy. Các trường ước tính trả về một phân phối nằm trong giới hạn do bên gọi khai báo, kèm trung vị và khoảng 80% từ p10 đến p90; nếu được yêu cầu, mô hình trả về toàn bộ 99 phân vị. Nếu đầu vào không đủ để xác định một trường, kết quả trả về là null, kèm theo một guess trường cho biết giá trị mà mô hình lẽ ra sẽ chọn, thay vì đưa ra một giá trị bịa đặt.

Cloudflare xếp Clairic vào nhóm System One, cùng với các mô hình ra quyết định ra mắt trước đó. Khoảng một tháng trước khi có thông báo, TypeSafe giới thiệu mô hình ra quyết định Jev; đến ngày 1 tháng 10 năm 2026, Cloudflare ra mắt các mô hình ra quyết định Clef và Clef-flash, đồng thời công bố mã nguồn mở của chúng trên Hugging Face theo giấy phép Apache 2.0. Clef được huấn luyện bổ sung trên các mô hình nền Qwen và tương thích với Jev-API. Trong khi các mô hình ra quyết định phân loại đầu vào theo những lựa chọn có sẵn, còn mô hình ngôn ngữ lớn tạo văn bản mở, Clairic trả về trực tiếp các giá trị có kiểu dữ liệu: đoạn trích, số, ngày tháng, danh sách và phân phối. Công ty mô tả ba nhóm này là các giai đoạn bổ trợ cho nhau: trích xuất cung cấp đầu vào cho việc ra quyết định, rồi kết quả quyết định được dùng để tạo câu trả lời cuối cùng.

Ví dụ được ghi lại và kết quả thử nghiệm được công bố

Trong ví dụ về email hỗ trợ của Cloudflare, mô hình tính được tổng cộng 701,10 USD chỉ trong cùng một lượt xử lý, từ giá ghi trong email là 649,00 USD cộng với 52,10 USD tiền thuế; tính ra khoảng cách 11 ngày giữa ngày giao hàng 28 tháng 9 năm 2026 và ngày gửi tin nhắn 9 tháng 10 năm 2026; liệt kê “màn hình nứt” và “góc bị móp” dưới dạng các đoạn trích chính xác từ đầu vào; đồng thời trả về null cho mã theo dõi không có trong email. Trong ví dụ về ảnh chụp biên lai, Clairic trích xuất mã đơn hàng, ngày giờ mua hàng, số lượng, đơn giá, tổng phụ, thuế bán hàng và tiền boa kèm điểm tin cậy, đồng thời trả về null cho khoản giảm giá không xuất hiện trên biên lai.

Về khả năng ước tính, thông báo cho thấy Clairic định giá một căn nhà dựa trên văn bản mô tả các giao dịch bán nhà tương đương: mô hình trả về giá trị 418.000 USD, với trung vị 415.000 USD và khoảng 80% từ 370.000 đến 470.000 USD, nằm trong giới hạn do bên gọi đặt ra. Về khả năng dự báo, Cloudflare báo cáo một thử nghiệm kéo dài 21 ngày, trong đó Clairic dự đoán số lượt kiểm tra an ninh tại các sân bay của TSA vào ngày hôm sau dựa trên chuỗi dữ liệu công khai. Công ty cho biết các dự báo sai lệch trung bình 3,3% và 17 trong số 21 số liệu thực tế nằm trong khoảng 80% của mô hình; ba trong bốn lần dự báo chệch rơi vào dịp cuối tuần lễ Columbus Day. Với ngày 14 tháng 10 năm 2026, Cloudflare báo cáo số liệu thực tế là 2.419.474, so với trung vị dự báo là 2.419.283.

Cloudflare cũng báo cáo một phép so sánh quy trình, trong đó Clairic kết hợp với Clef và mô hình ngôn ngữ GLM-5.3 được đối chiếu với một phiên bản chỉ dùng GLM-5.3 của cùng quy trình xử lý khiếu nại về sản phẩm hư hỏng. Theo công ty, quy trình kết hợp hoàn tất trong 19,3 giây, so với 61,7 giây; tức tiết kiệm 69% thời gian, hay nhanh hơn khoảng 3,2 lần. Chi phí là 6.032 USD cho mỗi triệu khiếu nại, so với 11.740 USD, tức giảm 49%. Clairic và Clef cùng xử lý xong bước trích xuất và ra quyết định trong chưa đầy một giây, trong khi GLM-5.3 mất 38 giây cho cùng hai bước; Cloudflare cho biết Gemma 4 và Qwen không thể suy ra các giá trị như chi phí sửa chữa và không hoàn thành được tác vụ trong phiên bản chỉ dùng LLM. Cloudflare đã xây dựng quy trình này thành một bản trình diễn trực tiếp.

Các giới hạn của bản xem trước và kế hoạch phát hành trọng số mở

Cloudflare gọi điểm cuối hiện tại là một mốc phát triển ban đầu và nêu ra một số hạn chế. Theo công ty, các phép tính số học gồm một hoặc hai bước như tính tổng, hiệu, chuyển đổi và tính toán ngày tháng có vẻ đáng tin cậy, nhưng những chuỗi dài hơn gồm các bước phụ thuộc lẫn nhau và việc tổng hợp dữ liệu qua nhiều hàng trong bảng là những nhiệm vụ khó đối với mô hình xử lý một lượt không có vùng nháp; Cloudflare khuyến nghị người dùng dựa vào Clairic để đưa ra dự đoán và xử lý phép tính bằng mã. Các ước tính cần có bằng chứng trong dữ liệu đầu vào; khả năng hiệu chỉnh được đo lường chứ không được đảm bảo, và các khoảng có thể quá hẹp với dữ liệu chưa quen thuộc. Khả năng dự báo còn cơ bản, chưa thể thay thế các mô hình chuỗi thời gian chuyên dụng.

Công ty khuyến nghị sử dụng điểm tin cậy, p_null và các khoảng để quyết định nên tự động hóa việc gì và chuyển việc gì sang khâu đánh giá bổ sung, vì mô hình chỉ đảm bảo câu trả lời có định dạng chuẩn chứ không đảm bảo câu trả lời chính xác. Cloudflare cho biết sẽ tiếp tục cải thiện các khả năng tính toán số học, ước lượng và dự báo của mô hình ở mỗi mốc phát triển, đồng thời dự định phát hành Clairic với trọng số mở sau đó. Công ty nói thêm rằng tên gọi này gợi liên tưởng đến công việc văn thư, sự rõ ràng và khả năng thấu thị, đồng thời cũng là cách gọi tắt cho mô hình hồi quy AI của Cloudflare.