Cloudflare publicó el 5 de noviembre de 2026, en su changelog para desarrolladores, la lista de modelos que dejan de funcionar en Workers AI el 20 de noviembre. La fecha original era el 15 de noviembre y se aplazó cinco días. A partir del corte, cualquier petición a uno de esos modelos recibe HTTP 410 Gone con el código de error 5028, cuyo mensaje indica que el modelo fue retirado y remite al catálogo. El changelog no menciona un período de transición después de esa fecha.
Qué modelos salen y qué entra en su lugar
Son 16 modelos de texto y 8 de otras modalidades. Para los de texto, Cloudflare no indica un sustituto para cada uno. Recomienda dos grupos: @cf/deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash-1017 y @cf/zai-org/glm-5.3 como modelos más grandes, y @cf/google/gemma-4-26b-a4b-it y @cf/qwen/qwen3.8-27b como opciones más pequeñas.
Modelos de texto retirados:
@cf/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b,@cf/deepseek-ai/deepseek-v4-pro-0813y@cf/deepseek-ai/deepseek-v4-flash-0731@cf/moonshotai/kimi-k2.6y@cf/moonshotai/kimi-k2.7-code@cf/zai-org/glm-5.2y@cf/zai-org/glm-5.3-flash@cf/qwen/qwq-32by@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8@cf/nvidia/nemotron-3-120b-a12b@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8,@cf/meta/llama-3.2-1b-instructy@cf/meta/llama-3.2-3b-instruct- los modelos base para LoRA
@cf/meta-llama/llama-2-7b-chat-hf-lora,@cf/google/gemma-2b-it-loray@cf/google/gemma-7b-it-lora
Los demás tienen sustituto indicado:
Sale | Sustituto indicado |
|---|---|
@cf/myshell-ai/melotts (voz) | @cf/deepgram/aura-2-en |
@cf/openai/whisper-tiny-en (transcripción) | @cf/deepgram/nova-3 |
@cf/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0, @cf/runwayml/stable-diffusion-v1-5-inpainting, @cf/bytedance/stable-diffusion-xl-lightning, @cf/lykon/dreamshaper-8-lcm (imagen) | @cf/black-forest-labs/flux-2-klein-9b |
@cf/llava-hf/llava-1.5-7b-hf (visión) | @cf/moondream/moondream3.1-9B-A2B |
@cf/google/embeddinggemma-300m (embeddings) | @cf/google/embeddinggemma-2, todavía marcado como "disponible pronto" |
Quién tiene que actuar
Cualquier Worker, función o backend que llame a uno de estos identificadores, ya sea por el binding env.AI o por la API REST. El identificador suele estar en una constante o en una variable de entorno, y ahí empieza la búsqueda. Los proyectos parados, los prototipos que se volvieron funcionalidad en producción y las integraciones hechas por una agencia que ya entregó el trabajo son los más fáciles de olvidar.
Cambiar un modelo de texto por otro rara vez consiste solo en cambiar una cadena. Los prompts ajustados para un modelo se comportan distinto en otro, y el largo y el formato de la respuesta pueden cambiar lo que la aplicación hace después. Los sustitutos de imagen, voz y transcripción son de otros proveedores, con parámetros propios.
El caso más delicado es el de los embeddings. Los vectores generados por modelos distintos no son comparables entre sí, así que reemplazar embeddinggemma-300m obliga a regenerar los vectores de todo el acervo indexado, no solo los de las consultas nuevas. Y el sustituto indicado todavía no estaba disponible en la fecha del aviso.
Qué hacer antes del 20 de noviembre
- Buscar en el código y en la configuración los identificadores de la lista, incluidos los repositorios que no reciben commits hace meses.
- Para cada uso, elegir el sustituto y pasar un conjunto pequeño de entradas reales por los dos modelos antes del cambio. Comparar respuesta, latencia y costo por token en la página de precios.
- Tratar el error
5028de forma explícita, con un mensaje claro y una alerta al equipo. Un 410 tratado como fallo genérico puede pasar días sin que nadie lo note. - Si usas
embeddinggemma-300m: planificar la reindexación del acervo y decidir qué hacer siembeddinggemma-2no llega antes del corte.
Un aviso con quince días de plazo forma parte del precio de usar un catálogo de modelos gestionado: quien fija la fecha del cambio es el proveedor. Escribí sobre ese costo en El costo de una herramienta incluye el trabajo de reemplazarla.
Lo que todavía no está claro
El changelog no dice si habrá otra prórroga ni si las peticiones por lotes o las rutas de AI Gateway que apuntan a estos modelos tendrán un trato distinto. Tampoco dice qué pasa con los adaptadores LoRA entrenados sobre los tres modelos base retirados, ni cuándo estará disponible embeddinggemma-2. Quien dependa de alguno de estos puntos debe revisar el catálogo de modelos y el changelog de Cloudflare antes del corte.
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