Cloudflare 发布 System One 抽取模型 Clairic

Cloudflare 研究员 Michelle Chen 等发布 Clairic，一种「System One」类抽取模型，专门用于从非结构化输入中抽取、计算、估计并预测数值，已在 Workers AI 上线（模型 ID 为 @cf/cloudflare/clairic），当前为 research preview，开放权重版要等团队完成架构和能力调整后再发布。

已确认

• 定位与能力：Clairic 是「system one model」，借鉴卡尼曼《思考，快与慢》的框架，单次前向传播读取输入、无 token 生成，输出强类型值、置信度、概率和字符偏移量（便于复核输入原文），还可读取图像。
• 与 decision model 的区别：Clairic 基于回归而非分类（区别于此前 Cloudflare 的 Clef 类决策模型），可估计连续值而无需预先穷举所有可能答案。
• 计费与成本：不按输出 token 收费；架构设计使其成本和延迟远低于 LLM。
• 实测数据：作者演示了 Clairic + Clef + LLM 的级联管线，比单独使用 LLM 快 3.5 倍、便宜 77%。
• 发布状态：已托管在 Workers AI；Neolab 表示开放权重版本将在能力和架构达到预期后放出。

为什么重要

• 用 LLM 做数值抽取是公认痛点，模型会幻觉出不存在的数值；Clairic 以小型专用模型配合级联管线，在速度、成本和可靠性上提供了替代路径，适合需要规模化结构化抽取的场景。

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