Cloudflare 發布新模型 Clairic，專做文件數據抽取（從文件提取指定欄位），話比大型語言模型快同慳，19.3 秒對 61.7 秒；但廠商自認長鏈計算尚未可靠，開放權重遲啲先至。
Clairic 已喺 Workers AI 開放預覽（preview），開放權重（open weights，即公佈模型參數俾人下載研究）Cloudflare 話會緊接推出。
同一般 LLM 逐 token（文字單位）生成唔同，Clairic 唔係逐字吐出答案，而係一次過（single pass）返回所有指定欄位，每個欄位附置信度分數；如果某個值揾唔到，模型會回「null」，唔會硬執編造。除咗抽取，佢仲可以喺同一次處理做簡單計算、估算同預測。
呢個設計係為咗可以「拼到一齊」。Cloudflare 想 Clairic 喺鏈條入面同 LLM 同其他「System One」（直覺型）模型例如 Jev 配合。舉個例子：收到一封投訴電郵，Clairic 抽出訂單編號、金額同損壞程度，再估算維修費；之後決策模型 Clef 按公司規則揀退款定維修；最後由 GLM-5.3 寫回覆俾客户。Cloudflare 話呢條鏈用時 19.3 秒；如果全部三個步驟都交俾 GLM-5.3 單獨做，需要 61.7 秒，成本幾乎係兩倍。
但要留意，呢個「快」同「慳」係廠商自己提供嘅數字，未經獨立第三方測試。Clairic 仲係 preview 版本，未全面開放；亦無説明同邊啲具體 LLM 版本做對比、測試集同樣本係點設。另外 Cloudflare 自認 Clairic 現階段仲未能可靠處理較長嘅計算鏈條，開發者暫時要喺自己嘅程式碼入面處理。
模姐驗嚇貨：單抽欄位喺呢個設計下做唔做過 LLM，係合理嘅分工；但「快兩倍、慳一半」呢句現階段仲係廠商自報。等開放權重出嚟、有獨立測試先至有得傾。
模姐｜深度調教
