Clef — lokalny model AI od Cloudflare
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Modele decyzyjne Cloudflare, Clef 27B i Clef-Flash 9B: pytania typowane na wejściu, prawdopodobieństwo dla każdej opcji na wyjściu, w jednym przebiegu oceniania, bez generowania tekstu. Oba są w bibliotece Ollama i przyjmują obrazy.
Warianty
Najmniejszy wariant Clef potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| Clef 27B → 27B | ~17.3 GB | 64K (documented) | ollama pull clef | |
| Clef-Flash 9B → 9B | ~6.5 GB | 64K (documented) | ollama pull clef-flash |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić Clef lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
ollama pull clefWybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: Clef 27B, Clef-Flash 9BPolecane GPU
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi Clef lokalnie (min. 6 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).
Clef — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does Clef need?
Clef needs about 6 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: Clef 27B (17 GB, Q4_K_M); Clef-Flash 9B (6 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run Clef on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — Clef runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for Clef?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for Clef in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run Clef locally?
Clef is a decision model: it is called over an HTTP endpoint (/v1/systemone), not chatted with. Where a variant is available in Ollama 0.35 or newer, pull it with `ollama pull` and send requests to the local server; the others ship their own server. Each variant page shows the exact commands for that model.