Cloudflare 发 Clairic：不生成 token，单次前向抽出带 80% 区间的数值

Cloudflare 10 月 19 日发布 Clairic 预览，挂在 Workers AI 上（模型 ID @cf/cloudflare/clairic），官方称后续会放出开放权重。它属于 TypeSafe 一个月前提出的 System One 家族，但开的是新的一类：此前 Jev、Clef 这类 System One 模型只做「决定」——在给定选项里给概率；Clairic 做的是「取值」，从非结构化输入里抽取、计算、估计与预测数值。

它与 LLM 的分野在于不生成 token：一次并行前向只处理输入，因此只按输入计费，典型响应在亚秒级。输出必须是声明类型的一个值（失败则为 null）：抽取结果是带字符偏移与置信度的原文 span；计算值按类型规则给出（例如金额保留两位）；估计值在调用方给定的边界与网格上返回一个分布、中位数与 80% 区间；预测值给出未来多步各一个区间。官方示例里，一封客服邮件中的实付金额原文并未写出，模型在同一趟里把货款与税相加，交期天数由两个日期算出；而一次问三十个字段与问三个字段的成本几乎相同。

官方给了两组可核数字：用美国运输安全管理局每日安检人数做连续 21 天预测，平均误差 3.3%，21 天里 17 天实际值落在 80% 区间内；与 GLM-5.3 的「抽取—决策—回复」级联对比同一批理赔，每百万条成本 6,032 美元对 11,740 美元，耗时 19.3 秒对 61.7 秒。参数量、训练数据与架构细节均未公布，算术与估计部分官方称还在按 checkpoint 迭代；这是预览而非正式版。

原文链接：Cloudflare 官方博客