Cloudflare 已发布预览版 Clairic，这是一个新的 System One 抽取模型 ，运行在 Workers AI 上。Cloudflare Clairic 抽取模型读取文本或图像，并返回类型化值，而不是生成的文本。它针对的是开发者通常交给 LLM 的任务：将总额、日期和 ID 提取到 JSON 中。Clairic 在 1 次前向传播中回答每个请求的字段，无需推理，也不产生输出 token。
TL;DR
- 大小： 参数数量未披露。 65,536 token 上下文窗口，每次请求最多 4 张图片。
- 运行于： 通过 Workers AI（
@cf/cloudflare/clairic）托管的 Cloudflare GPU。在权重发布之前没有本地选项。 - 性能： 在 Cloudflare 的测试中实现亚秒级抽取。目前尚未公布标准准确率基准。
- 最佳： 在 Cloudflare 的报销流程中，抽取步骤耗时 0.46 s，而 GLM-5.3 为 16.1 s。
- 最差： 21 个 TSA 次日预测中有 4 个落在了其 80% 区间之外。多步算术运算不可靠。
什么是 Clairic？
Clairic 是一个 Cloudflare 模型，可从非结构化输入中抽取、计算、估计和预测类型化值。它建立在来自 TypeSafe 的 Jev的 System One 概念之上，该概念以 Kahneman 的快速、直觉式思维命名。
Jev 和 Cloudflare 自己的 Clef 是决策模型。它们对你预先列出的选项进行评分。Clairic 覆盖了你无法列出的答案，例如发票总额、日期或维修费用。
Cloudflare 将其构建为一个 3 部分组成的栈。抽取模型将原始输入转换为类型化值。决策模型将值转换为决策。LLM 将决策转换为文字。
Clairic 请求是如何工作的？
一个请求包含 state (文本外加最多4张图片)以及一张带有名称和类型的地图 fields。每个字段都可以携带通俗语言的说明。支持的数据类型有 text、number、date、time、datetime、duration、list、estimate 和 forecast，依据以下 Workers AI 更新日志.
每个标量答案都包含 p_null,即该值缺失的概率,再加上一个 confidence 分数。文本答案返回带有字符偏移量的精确片段。估计和预测返回一个中位数和一个80%区间，从p10到p90。预测最多覆盖64步。
没有字段数量限制。无法在一行内与输入并排显示的字段 8,192 token pass 拆分为并行处理。每次处理都会看到完整的输入。在文档示例中，一份 61 个 token 的发票分 3 次处理运行。它计费 655 个输入 token，其中包括 472 个 schema token。宽大的 schema 的成本可能超过文档本身。
Cloudflare 的测试显示了什么？
在一个支持邮件的示例中，Clairic 将价格和税额相加得出 701.10 美元。它还计算出自交付以来已过去 11 天。这两个数字都没有出现在邮件中。对于缺失的追踪号码，它返回了 null 而不是一个貌似合理的猜测。
对于一张倾斜的收据照片，它读取了全部 7 个存在的值，并对缺失的折扣返回了 null 。其最低置信度为 0.776，出现在订单号上。
在预测方面，Cloudflare 预测了 21 天的每日 TSA 检查站人数 为期 21 天。平均误差为 3.3%。21 个实际计数中有 17 个落在 80% 区间内。4 个未命中中有 3 个落在哥伦布日周末。
主要测试是一个损坏产品理赔流水线。Clairic 提取事实，Clef 选择退款或维修，GLM-5.3 撰写回复。Cloudflare 将此与由 GLM-5.3 处理全部 3 个步骤的方式进行了比较。
级联方案耗时 19.3 秒，而对照方案为 61.7 秒，约快 3.2 倍。提取耗时 0.46 秒，对照为 16.1 秒。决策步骤耗时 0.22 秒，对照为 21.9 秒。每百万次理赔的成本下降了 49%，从 11,740 美元降至 6,032 美元。回复步骤仍然占主导地位，在 19.3 秒中占了 18.6 秒。
两个流水线都得出了正确的事实和决策。Clairic 的维修估计在多次运行中完全一致。GLM-5.3 返回了 250 美元、250 美元和 220 美元。Cloudflare 表示，Gemma 4 和 Qwen 在纯 LLM 版本上失败了。
Clairic 与 Clef、Jev 和 GLM-5.3 相比如何？
| 指标 | Clairic | Clef | Jev | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| 开发者 | Cloudflare | Cloudflare | TypeSafe AI | Z.ai |
| Class | System One 提取 | System One 决策 | System One 决策 | System Two LLM（推理） |
| 输出 | 带类型的值：文本片段、数字、日期、时长、列表、估计值、预测值 | 对你列出的选项给出概率 | 带校准概率的带类型决策 | 自由文本 |
| 参数 | 未披露 | 27B | 未披露 | 未披露 |
| 上下文窗口 | 65,536 tokens | 65,536 tokens | 未披露 | 1,048,576 tokens |
| 图像输入 | 是，最多 4 张 | 是（文本、JSON、图像、视频） | 未披露 | 未披露 |
| 输入价格 | 0.10 美元 / 百万 tokens | 0.24 美元 / 百万 tokens | 0.042美元 / 百万 token | 1.40美元 / 百万 token |
| 输出价格 | 无 | 无 | 免费 | 4.40美元 / 百万 token |
| 速度 | 0.46 秒抽取步骤（Cloudflare 测试) | 209.3 毫秒中位数（Cloudflare 评估) | 70 到 500 毫秒端到端（TypeSafe） | 16.1 秒抽取步骤（Cloudflare 测试) |
| 可用性 | Workers AI 预览版；开放权重计划中 | Workers AI； Apache 2.0 权重 | TypeSafe API，抢先体验 | Workers AI，付费计划 |
开发者可以在哪里使用它，费用是多少？
Clairic 已作为预览版上线，地址为 @cf/cloudflare/clairic。可以通过 Workers AI binding 调用它，使用 env.AI.run() 或 REST API。AI Gateway 支持相同的端点。
定价为 每百万输入 token 0.10美元 ，输出不收费。这低于 Clef 的 0.24美元，但高于 Jev 的 0.042美元。权重承诺开放但尚未发布。
要点总结
- Clairic 在 1 次前向传播中返回类型化值，而非文本。
- 每百万输入 token 0.10美元；输出 token 免费。
- 抽取耗时 0.46 秒，而 GLM-5.3 需要 16.1 秒。
- 每个答案都带有置信度，
p_null、跨度或区间。
请查看 Cloudflare 博客文章、 Clairic 模型文档、 提取模型说明 以及 Workers AI 更新日志。另请阅读我们此前关于 Drex 1.5的报道。所有功劳归功于该项目的研究者。此外，欢迎在 Twitter 上关注我们，别忘了加入我们的 150k+ML SubReddit 并订阅 我们的新闻通讯。等等！你在用 telegram 吗？ 现在你也可以在 telegram 上加入我们了。
本文 Cloudflare 发布 Clairic——一个 Workers AI 上的 System One 提取模型 首发于 MarkTechPost.