Clef против LFM2.5 2.6B Base: 55 ГБ на H200 или 5,4 ГБ на ноутбуке

Вот сравнение, в котором всё решает железо, а не сами модели. Cloudflare/clef — это мультимодальная модель принятия решений на 27 млрд параметров, дообученная на основе Qwen3.8-27B; её репозиторий занимает чуть более 55 ГБ и распределён по двенадцати шардам магистрали плюс небольшая головная часть joint schema. LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base — это текстовый чекпойнт на 2,69 млрд параметров, веса которого представляют собой один файл объёмом 5,4 ГБ; он опубликован Liquid AI 1 августа 2026 года под лицензией LFM Open License. Собственная опубликованная Cloudflare задержка для Clef — медиана 209,3 мс, p95 238,6 мс — была измерена на одном H200. Liquid AI рассчитывает развёртывать семейство LFM2.5 на ноутбуке, телефоне или портативной консоли Ryzen. Оба производителя описывают свою модель как маленькую, быструю и эффективную, и оба говорят правду о разных машинах.

За первым есть второй разрыв, и именно он действительно меняет планы. Ни Clef, ни LFM2.5 2.6B Base не отвечает на вопрос сразу из коробки так, как вы, вероятно, ожидаете. Clef поставляется полностью обученным для задачи, от которой не может отклониться: он отвечает на вводимые вопросы и не делает ничего другого. Чекпоинт Liquid приходит необученным вообще ни для чего — это базовая модель, намеренно без инструкционной настройки, и в собственной карточке Liquid AI сказано, что она рекомендуется только для серьёзного дообучения. Так что настоящий вопрос не в том, какой из них дешевле запускать. А в том, покупаете ли вы готовый компонент или исходный материал, и ответ для каждого из них будет разным.

Где выполняется каждый из них, и почему это и есть всё сравнение

Форма развёртывания для этих двух моделей — не второстепенная деталь. Для модели принятия решений это и есть архитектура, потому что прямой проход за 209 мс и история «работает на машине прямо перед вами» — это одно и то же утверждение, рассказанное с разных концов.

• Параметры — 27B для Clef, с сохранённым vision-энкодером Qwen3.8-27B; 2.69B только текстовая часть для LFM2.5 2.6B Base.

• Диск — репозиторий объёмом 55 ГБ для Clef; один файл safetensors на 5,4 ГБ для чекпойнта Liquid, а также опубликованные рядом квантованные сборки GGUF, ONNX и MLX.

• Аппаратное обеспечение — Cloudflare протестировала Clef с torch 2.11 и transformers 5.10.2 на одном H200, и показатели задержки взяты из этого запуска. Прошедшая посттренировку родственная модель этой контрольной точки от Liquid AI работает со скоростью 220 токенов в секунду на Apple M5 Max и 113 ток/с на процессоре AMD Ryzen, используя менее 2,5 ГБ памяти, а производитель отмечает, что 30 ток/с достижимо на телефоне.

• Контекст — 65 536 токенов для Clef, согласно странице модели Workers AI и публикации о запуске; 131 072 токена для LFM2.5 2.6B Base.

• Ввод — Clef читает текст, JSON, изображения и видеокадры и оценивает их совместно. Чекпойнт Liquid работает только с текстом.

• Лицензия — Apache-2.0 для Clef. LFM Open License v1.0 для LFM2.5 — это лицензия с доступным исходным кодом, а не открытый исходный код по определению OSI: коммерческое использование возможно только при условии, что годовой доход вашей организации остаётся ниже 10 миллионов долларов; а выше этого порога лицензия просто не предоставляет такого разрешения. Этот порог — факт для закупок, а не сноска.

Стоимость за одно решение — это не тот же вопрос, что и стоимость за один токен.

Соблазнительно здесь разделить две цены и объявить победителя. Но это не выдерживает столкновения с тем, что делают эти две модели.

Clef стоит $0,24 за миллион входных токенов в Workers AI от Cloudflare. Его вывод — не связный текст, поэтому обычной строки про выходные токены не существует; вы платите за состояние один раз и получаете обратно распределение. Для слоя маршрутизации, принимающего миллионы небольших решений в день, это число и есть все операционные затраты, и это число можно получить только у поставщика, а не из собственного счёта за электроэнергию.

LFM2.5 2.6B Base не стоит ничего за вызов и не может принять решение. Чтобы получить из неё стоимость одного решения, сначала нужно дообучить её под вашу задачу, а это значит: собрать данные, запустить обучение, оценить результат — и только потом узнать, сколько это будет стоить в кВА и инженерных часах. Привлекательная экономика чекпоинта на 2,6 млрд параметров реальна, но она следует за работой, которая ещё не сделана, а человек, сравнивающий цены за токен, просто перескочил прямо через неё.

Честная формулировка такова: это две разные покупки. Clef — это компонент с прейскурантной ценой и счётом за хостинг. Чекпоинт Liquid — это сырьё, стоимость которого — это обучающий прогон, за который вы в любом случае заплатите, — а выгода в том, что после этого вы безраздельно владеете артефактом, и тогда предельная стоимость решения действительно сводится к электроэнергии. Для узкой, массовой, стабильной задачи такой размен часто оправдан. Для задачи, которую вы ещё не определили, всё наоборот, потому что нельзя дообучить модель под цель, которую вы не можете описать.

Необученная база — это не худшая модель, а другая стартовая линия.

Соблазнительно воспринять отсутствие таблицы бенчмарков у чекпоинта Liquid как скрытую слабость. Это не так. Оценка предобученной базовой модели на бенчмарках следования инструкциям измеряла бы отсутствие дообучения, а не качество основы, и именно поэтому Liquid AI тестирует прошедшую пост-обучение LFM2.5-2.6B, а базовую оставляет без оценки. Этот пробел можно проверить с вашей стороны, и в этом суть: скачайте 5,4 ГБ, запустите собственную оценку на собственной задаче и узнайте ответ, прежде чем браться за обслуживание чего бы то ни было.

Таблица Clef имеет противоположную форму доказательств и противоположную проблему. Cloudflare публикует сорок с лишним строк бенчмарков, полный набор для оценки рабочих процессов и распределение задержек, и всё это было получено Cloudflare на собственном Decision Index компании Cloudflare, при этом ни одна третья сторона не воспроизвела ничего из этого. Столбец Clef гораздо информативнее столбца Liquid, и ни одна цифра в нём не была проверена кем-либо ещё. Это более сильное утверждение, чем пустая ячейка, и более слабое, чем кажется.

То, что вы можете измерить сами, делится точно так же. С чекпойнтом Liquid вы можете измерить всё — он занимает 5,4 ГБ на вашем собственном диске. С Clef веса под Apache-2.0 точно так же доступны вам для скачивания и запуска, но для достижения медианного показателя Cloudflare в 209 мс требуется тот же класс GPU, который использовала Cloudflare, поэтому на практике большинство команд будут измерять его через хостируемый эндпоинт и вместе с его задержкой унаследуют доступность вендора.

Где вписывается слой маршрутизации — для каждого из них

Ни Clef, ни какой-либо вариант LFM2.5 не является маршрутом на OrcaRouter, и эта статья не является заявлением о доступности — каталог возвращает 404 для обоих, поэтому Clef берётся из Cloudflare Workers AI или с вашего собственного GPU, а чекпоинт Liquid — из собственного дистрибутива.

Настоящее предназначение слоя маршрутизации здесь — это паттерн, который подразумевают обе модели. Небольшой ограниченный скорер, принимающий решение, и более крупный универсал, действующий согласно этому решению, — это по построению двухмодельная архитектура, — а собственный бэкбон Clef придаёт конкретность второй половине этой схемы, ведь модель, на основе которой Cloudflare дообучал, Qwen3.8 27B, — этоуказанный маршрут по цене $0.33 за миллион входных и $2.40 за миллион выходных токенов при контексте 262 144 токена. Одна конечная точка перед более чем 200 моделями означает, что дешёвый решатель и способный исполнитель сидят за одним и тем же ключом,собираясь в единый вызов через DSL маршрутизации, а не соединяясь вручную, с автоматическим переключением при сбое, чтобы неудачный день провайдера не утянул за собой и путь принятия решений. Если же вы вместо этого разворачиваете чекпоинт Liquid у себя и сравниваете свой файнтюн с моделями, которые ему нужно обойти, — именно та же конечная точка превращает это сравнение в изменение конфигурации, а не в закупочный цикл.

Jev 1.13 от TypeSafe стоит упомянуть именно для случая self-hosting: это модель принятия решений, с которой Cloudflare проводила бенчмарки, и которая намеренно использует POST /v1/systemone — тот же формат запроса, что и Clef, это маршрут из списка по цене $0.042 за миллион входных токенов при контексте 65,536 токенов, и это простой способ выяснить, помогает ли ограниченная модель принятия решений вашему конвейеру, прежде чем вы потратите обучающий прогон на субстрат, который, возможно, не должен существовать.

Какой именно и для чего

Возьмите чекпоинт Liquid, когда задача узкая, с большим объёмом, описана достаточно хорошо, чтобы под неё можно было создать обучающие данные, и ограничена одним из двух жёстких ограничений, которые не может обойти маршрутизируемый API: данные не могут покидать вашу инфраструктуру, или машина, на которой она должна выполняться, — это та, что стоит у вас на столе. Порог выручки LFM 1.0 — это то, что нужно проверить в первую очередь, потому что от него зависит, доступна ли вам вообще эта лицензия.

Используйте Clef, когда решение уже перечислимо, состояние укладывается в 64K, ответу нужна калиброванная вероятность, а не фраза, и 209 мс на горячем пути — это то свойство, которое вы покупаете. Его фиксированная схема — это и есть та самая особенность: проверяемая, воспроизводимая, не требующая парсера форма вывода, а занимаемые им 55 ГБ — это цена бэкбона, который делает его точным с первой попытки, а не после запуска обучения.

Не следует выбирать по количеству параметров. Модель с 2,69 млрд параметров, которую сначала нужно обучить, прежде чем она сможет отвечать, — не уменьшенная версия модели с 27 млрд параметров, которая уже умеет это делать, а два числа в заголовке — 55 ГБ и 5,4 ГБ — описывают два разных бюджета, а не две точки на одной шкале.

Открытый вопрос, и он один и тот же для обоих

Ни один из вендоров не опубликовал доказательств, выдерживающих независимую проверку. Прогон Cloudflare по Decision Index проведён самостоятельно и не воспроизведён; показатели пропускной способности Liquid AI — это собственные измерения вендора на выбранном им оборудовании. У LFM2.5 2.6B Base вообще нет бенчмарков — по замыслу, а в таблице Clef их великое множество — по выбору.

Для контрольной точки Liquid недостающие доказательства легко восполнить, и это полностью в ваших руках — файл достаточно мал, чтобы оценить его на ноутбуке за полдня. Для Clef это не так: воспроизведение медианы в 209 мс требует оборудования, которое использовала Cloudflare, и состояния, которое никто за пределами Cloudflare не собрал. Эта асимметрия, больше чем что-либо в любой из спецификаций, должна определить, вокруг чего из этих двух вы будете строить планы в этом месяце.