以CDN和边缘计算起家的Cloudflare，正在把决策模型做成自家的一门生意，而且越做越多模态。10月9日，Cloudflare宣布推出开放权重决策模型Clef-omni，模型权重已在Hugging Face平台全面开放。
Clef-omni的核心升级是输入形态：此前的Clef系列支持文本、图像，以及从视频中抽取的连续帧；Clef-omni则支持单次API调用直接处理文本、图像、音频与完整视频，原生支持wav、mp3、mp4与webm格式，不再需要调用方自己先做转码与切片。模型基于阿里开源的Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct构建，专注结构化决策任务，不生成常规文本输出——给它一段素材，它返回的是判断与评分，而不是描述。延迟数据相当亮眼：文本约130毫秒，一段21秒的带音频视频约1.5秒即可完成评分。
开源与定价策略同步调整。Clef-omni定价为每百万输入词元0.15美元；同期Clef-flash的输入价格从每百万词元0.09美元降到0.038美元，代价是托管版上下文窗口从64k收窄到24k——Cloudflare给出的理由是用量数据中仅0.24%的请求超过24k，而Hugging Face上的开放权重仍支持256k上下文，需要长窗口的用户可以自托管。Clef系列还切换到SGLang推理框架，速度提升至约2倍。
这套组合拳的打法值得拆解：开放权重降低采用门槛、换取社区生态；托管版本按真实用量裁剪规格、压低价格；多模态输入则打开了新场景——内容审核、通话质检、视频广告合规、呼叫中心的实时意图判断，这些过去要靠「语音转文字再喂给文本模型」的流程，现在一次调用完成。对部署在Cloudflare边缘网络上的客户来说，决策可以发生在离数据源最近的地方。
放在近一个月的坐标系里，决策模型品类的玩家矩阵已经成型：Jev闭源高定价、微软Foundry托管、Liquid AI与Cloudflare走开放权重。Clef-omni证明了开源底座加垂直后训练可以做出品类竞争力，边缘网络则是Cloudflare区别于模型厂商的独特分发渠道。智能体基础设施的分层竞赛，正在从云端向边缘蔓延。