Clef-GGUF

Clef-GGUF

Cloudflare 的 Clef 决策模型的 GGUF 文件，支持图像和文本输入。用 llama.cpp 工具提供服务，通过决策 API 路径调用。适合在自己机器上运行它的开发者。

由 ggml-org 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Clef-GGUF 是 Cloudflare/clef 模型的 GGUF 转换版本，由 ggml-org 制作。模型有 270 亿个参数，接受图像和文本，所以你可以用 llama.cpp 工具在本地运行它。

模型卡称它是决策模型。你通过 /v1/systemone 这个 API 路径使用它，而不是把它当成通用聊天模型。这些文件是用 ggml-org 的转换工具自动转换出来的。

适合谁：适合用 llama.cpp 在本地运行模型、想试试 Clef 决策 API 的开发者。这个页面很简短，想了解它具体做什么决策，需要去看原模型的页面。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 后端开发者 | 在本地 API 后面运行决策模型 | 启动本地服务器并向它发送请求
研究 | 机器学习工程师 | 用 llama.cpp 工具测试转换后的模型 | 对照原模型检查 GGUF 构建
边缘计算 | 自托管团队 | 把 27B 模型放在自己的硬件上 | 不用云服务就运行它
工具 | llama.cpp 用户 | 试用需要较新 llama.cpp 改动的模型 | 按模型卡的设置说明操作

如果你想找日常聊天用的模型，可以跳过它，因为模型卡描述的是一个通过单一 API 路径使用的决策模型。

用在哪里：

• Llama 应用，模型卡把它列为运行方式之一。
• 终端，用 llama serve 命令。
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件。

Use case | Who | What they get back
本地决策 API | 开发者 | 来自自己机器上模型的答案
格式测试 | 折腾党 | 一个可以试用的原模型 GGUF 构建
自托管 | 小团队 | 不依赖外部服务的 27B 模型

如何设置：你需要一个支持这个模型的 llama.cpp 环境，以及足够跑 27B 模型的内存。

• 包含模型卡所指明的那个特定拉取请求的 llama.cpp 构建
• 足够的内存，按 Hugging Face 的估算 4 位权重约 13.5 GB
• 如果想单独下载文件，需要 Python 和 Hugging Face 工具

1. 确认你的 llama.cpp 包含模型卡要求的改动。
2. 可选：用 Hugging Face 工具下载文件。
3. 用下面的终端命令启动服务器。

pip install -U huggingface_hub
hf download ggml-org/Clef-GGUF

如何使用：在终端启动模型，直接从 Hugging Face 拉取。然后在运行中的服务器上调用决策 API 路径。

llama serve -hf ggml-org/Clef-GGUF

Tool | What it does
llama serve | 启动加载模型的本地服务器
-hf option | 按名称从 Hugging Face 拉取模型文件
/v1/systemone | 使用决策模型的 API 路径

示例：用 llama serve 命令启动服务器，然后向 /v1/systemone 路径发送一个决策请求。模型卡没有给出请求体，所以格式请看 Cloudflare 原模型页面。服务器会返回模型的决策。

新手与专家：如果你刚接触，这是一个为本地使用打包的大模型，模型卡很简短。先运行服务器命令，再去读原模型页面，了解它回答什么问题。

对专家来说，这是 Cloudflare/clef 的自动 GGUF 转换，支持图像和文本输入。它依赖模型卡里指明的一个 llama.cpp 拉取请求，所以普通构建可能加载不了。模型卡没有给出量化表或基准数字。

Cloudflare 发布 Clef 模型
ggml-org 把它转换成 GGUF
你用 llama serve 启动它
你调用 /v1/systemone 路径
模型返回它的决策

注意事项：下面几点说明了限制和成本。

• Requirement: 必须包含模型卡里指明的那个 llama.cpp 改动。
• License: Apache 2.0。
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务。27B 模型需要很大的内存。
• Data it reaches: 它读取你发送的请求。服务器命令会从 Hugging Face 下载文件。
• Not for: 通用聊天，因为模型卡描述的是一个通过其 API 路径使用的决策模型。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 参数量：27B
• Weights: about 13.5 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：20,883
• 点赞：30
• 许可证：apache-2.0
• 基于：Cloudflare/clef
• 标签：gguf, quantized, decision-model, image-text-to-text, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/ggml-org/Clef-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/ggml-org/Clef-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download ggml-org/Clef-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。