Cloudflareは10月19日、System One型の抽出モデルClairicをWorkers AIの @cf/cloudflare/clairic としてプレビュー公開した。オープンウェイトでの公開は予定している。
入力はテキストと、任意で最大4枚の画像。フィールドごとに型と指示を渡すと、1回の前向き計算で答えが返る。出力トークンはなく、推論の連鎖もしない。返せるのは、原文上の位置を持つテキスト、数値、日付や時刻、期間、リスト、指定した範囲内の分布としての見積もり、系列の予測である。各値には信頼度と、入力に無い確率 p_null が付く。見つからなければ型に沿ったnullになり、それらしい文字列を生成しない。
同社は、破損品の問い合わせメールをClairicで値にし、決定モデルClefで方針を選び、GLM-5.3で返信を書く経路を、すべてGLM-5.3で行う経路と比べた。エンドツーエンドは19.3秒対61.7秒、100万件あたりの費用は6,032ドル対11,740ドルだった。抽出と決定は合わせて1秒未満、GLM-5.3だけでは同じ二段に38秒かかったとしている。
ただし初期チェックポイントである。1段か2段の計算は安定して見えるが、長い依存計算や多行の集計はコードに任せるよう勧めている。予測は専用の時系列モデルの置き換えではなく、系列に無い休日などは外す。区間の校正も未知のデータでは狭くなり得る。自動化する境界は confidence と区間で切り、外れた値は人が見る。