如何用 Jev/SystemOne API 调用 Clef-Flash/v1/systemone 请求与响应体完全指南含三种答案类型【免费下载链接】clef-flash项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Cloudflare/clef-flashClef-Flash是 Cloudflare 以 Apache-2.0 协议发布的 9B 多模态决策模型其 API 与Jev / SystemOne完全兼容通过POST /v1/systemone发送一个state当前状态和一组带类型的问题模型在单次前向推理中直接返回每个问题每个选项的概率——没有自由文本生成也无需解析输出。本文带你逐字段拆解请求体与响应体并完整覆盖choice、score、noul三种答案类型。⚡ 30 秒上手一次 systemone 调用本地运行时仓库里的 joint_schema_model.py 直接提供了systemone函数签名就是「请求体进、响应体出」git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/Cloudflare/clef-flashfrom joint_schema_model import load_release_model, systemone # 自动下载模型backbone 联合 schema 头 处理器 model, processor load_release_model(Cloudflare/clef-flash, devicecuda) request_body { model: clef-flash, state: Our checkout started returning errors and orders are blocked., questions: { department: { type: choice, instructions: Which team should handle the message?, criteria: {billing: Payments or invoices, technical: Bugs or outages}, }, urgency: {type: score, criteria: [Can wait, This week, Today]}, outage: {type: noul, instructions: Is a service down?}, }, } response systemone(model, processor, request_body) print(response[answers])环境要求torch2.11 transformers5.10.2单张 H200 可运行处理图片/视频输入时另需pillow。官方内部评测中 Clef-Flash 的中位延迟仅38.8msp95 为 122.4ms适合在线决策场景。 请求体逐字段拆解POST /v1/systemone必填字段model / state / questions字段类型说明model字符串模型名响应中原样回显state任意字符串或 JSON 值描述「要决策的现场状态」支持纯文本、JSON 对象/数组questions字典非空问题 ID → 问题定义每个问题包含typechoice命名选项、score有序等级或noul是/否三选一instructions要决策什么。可选——省略时直接以问题 ID 作为指令criteria选项定义含义随类型变化见下表。三种问题类型速查表类型criteria 形态语义典型场景choice选项 ID → 描述的映射多个命名选项中选一工单分派给哪个团队score选项描述的有序列表下标从 0 起等级评分输出期望分值紧急程度、风险等级noul可选可补充 true/false 的自定义描述真/假判断是否服务中断可选多模态字段images / videos请求体还可携带imagesPIL 图片列表、videos视频帧数组以及media_kwargs透传给图像/视频处理器的参数。模型基于带视觉编码器的 Qwen3.5-9B 主干见 config.json因此文本与图文混合记录可以在同一批中处理。 响应体逐字段解析systemone返回的响应体包含三个顶层字段model回显请求、answers按问题 ID 索引的字典、usage。所有概率与置信度均保留 4 位小数。三种答案类型对照表重点类型返回字段字段含义choicechoice、confidence、probabilities概率最高的选项该选项的概率全部选项的概率分布scorescore、confidence、legend、probabilities期望分值Σ 下标×概率最高等级概率下标→等级描述的映射各等级概率noulnoul仅返回「true」的概率结构最精简对应的字段转换逻辑在 joint_schema_model.py#L523-L543 的systemone_answer函数中实现score的期望分与choice的 argmax 一目了然。以下响应示例与上文请求体一一对应数值为示意{ model: clef-flash, answers: { department: { type: choice, choice: technical, confidence: 0.8732, probabilities: { billing: 0.1268, technical: 0.8732 } }, urgency: { type: score, score: 1.5124, confidence: 0.6210, legend: { 0: Can wait, 1: This week, 2: Today }, probabilities: { 0: 0.1890, 1: 0.6210, 2: 0.1900 } }, outage: { type: noul, noul: 0.9412 } }, usage: { input_tokens: 96, output_tokens: 0 } }两个值得记住的细节usage.output_tokens恒为 0——输出是结构化概率而非生成文本input_tokens则是最终送入模型的 token 总数概率按问题独立归一——模型对每个问题输出每个允许选项一个 logit逐题 softmax 得到概率因此多问题之间互不「抢 token」。️ 校验规则与常见报错systemone入口joint_schema_model.py#L546-L576会先做参数校验请求不合法时直接抛ValueErrormodel不是字符串或缺少state→model and state are requiredquestions不是非空字典 →at least one question is requiredtype不在noul/choice/score中 →问题ID: type must be noul, choice, or scorechoice/score的criteria为空 →问题ID: criteria must not be empty问题结构本身超出长度上限默认 16,384 token→schema requires N tokens before state...此时 state 部分会被截断到可用空间 关键文件速查文件作用joint_schema_model.py记录编码encode_record、批处理、模型定义与systemone入口joint_head.safetensors / joint_head_config.json联合 schema 头权重与超参2 层证据路由 4 层解码器model-00001-of-00004.safetensors 等 4 个分片Qwen3.5-9B 主干含视觉编码器索引见 model.safetensors.index.jsonconfig.json主干配置bfloat16、32 层、最大 262K 上下文processor_config.json图像/视频处理器配置2 fps 抽帧等README.md官方说明文件清单、调用示例与完整评测数据LICENSEApache-2.0 许可掌握「state 三种类型问题 → 三种类型答案」这条主线你就能把 Clef-Flash 无缝接入任何 Jev / SystemOne 工作流了 【免费下载链接】clef-flash项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Cloudflare/clef-flash创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考