Cloudflare가 오픈 가중치 의사결정 모델 Clef와 Clef-Flash를 공개했습니다. 두 모델은 텍스트·JSON·이미지 등의 상태와 질문을 입력받아 정해진 선택지별 확률을 반환합니다. Cloudflare는 모델을 Workers AI에서 호스팅하고, Hugging Face에는 Apache 2.0 라이선스 가중치를 공개했습니다.
정해진 선택지의 확률을 반환하는 Clef
일반적인 언어 모델처럼 자유 형식의 답변을 이어 쓰는 대신, Clef는 에이전트가 다음 행동을 고르는 데 필요한 판단 결과를 구조화해 돌려줍니다. 요청에는 현재 상태와 하나 이상의 질문을 담고, 각 질문은 다음 세 유형 중 하나로 표현합니다.
noul: 예 또는 아니오처럼 참·거짓을 판단합니다.choice: 주어진 선택지 가운데 무엇을 고를지 판단합니다.score: 순서가 있는 값의 점수를 산출합니다.
응답에는 각 답안의 확률이 포함됩니다. 여러 질문을 한 요청에 넣을 수도 있어 분류, 라우팅, 정책 판정처럼 선택지를 미리 정할 수 있는 에이전트 단계에 맞습니다. Cloudflare의 Clef 발표는 이를 에이전트 워크플로에서 빠르고 반복 가능한 결정을 내리는 모델로 소개합니다.
Clef와 Clef-Flash, 정확도와 지연 시간의 선택
두 모델은 각각 다른 크기와 지연 시간 특성을 갖습니다. Cloudflare의 모델 카드는 Clef를 Qwen3.8-27B 기반 27B 모델, Clef-Flash를 Qwen3.5-9B 기반 9B 모델로 설명합니다.
| 모델 | 기반 모델·규모 | Cloudflare가 제시한 권장 용도 | 중앙값 지연 시간 | p95 지연 시간 |
|---|---|---|---|---|
| Clef | Qwen3.8-27B · 27B | 정확도를 우선하는 판단 | 209.3ms | 238.6ms |
| Clef-Flash | Qwen3.5-9B · 9B | 지연 시간에 민감한 hot path | 38.8ms | 122.4ms |
| Jev | System One 결정 모델 | 비교 기준 | 524.1ms | 536.0ms |
이 수치는 Cloudflare가 보고한 43개 평가 실행의 지연 시간입니다. 발표에서 말한 “Jev보다 13배 빠르다”는 비교는 Clef-Flash와 Jev의 중앙값 38.8ms 대 524.1ms에 해당합니다. p95에서는 각각 122.4ms와 536.0ms입니다. 중앙값과 p95는 서로 다른 지표이므로 구분해서 볼 필요가 있습니다. 이 비교는 해당 Cloudflare 평가 결과를 설명하며 모든 입력이나 실행 환경에 적용되는 보편적 속도 수치로 제시된 것은 아닙니다. 세부 결과는 Workers AI 변경 기록과 Clef 모델 카드에서 확인할 수 있습니다.
Workers AI 호스팅과 공개 가중치
Cloudflare는 두 모델을 Workers AI에서 사용할 수 있게 했으며, 가중치는 Hugging Face의 Cloudflare 저장소에서 Apache 2.0으로 제공합니다. 호스팅 방식은 Workers AI 요청으로 상태와 질문을 보내 처리하는 흐름입니다. Cloudflare의 예시에서는 Workers 환경에서 env.AI.run("@cf/cloudflare/clef", { model: "clef", state, questions }) 형태로 호출합니다.
다운로드한 가중치를 직접 실행하는 경로도 모델 카드에 나옵니다. Clef-Flash 카드에는 모델 파일을 내려받아 load_release_model과 systemone helper로 요청을 처리하는 Python 예시가 있습니다. 카드가 기재한 검증 환경은 PyTorch 2.11, Transformers 5.10.2, 단일 NVIDIA H200입니다. 이는 해당 예시의 검증 환경이며, 일반 로컬 실행의 최소 메모리 사양을 뜻하지 않습니다. 모델 카드에는 최소 VRAM 또는 RAM 수치가 제시되어 있지 않습니다.
모델 카드에는 이미지와 비디오 프레임 배열을 입력에 포함하는 인터페이스도 안내되어 있습니다. 로컬 Python 예시에서는 이미지나 프레임을 로컬 전처리 코드에 전달합니다. 발표에 나온 M5 Max 웹캠 사례 역시 로컬 추론 시연입니다. 반면 Workers AI 호스팅을 선택하면 입력 요청이 Cloudflare의 호스팅 서비스로 전송됩니다. 두 배포 경로의 데이터 처리는 서로 구분됩니다.
Jev와 호환되는 요청·응답 형식
Clef 모델 카드의 systemone helper는 Jev/System One의 POST /v1/systemone 요청 본문 형식과 응답 구조에 호환됩니다. 응답에는 model, answers, usage 등이 포함되며, noul·choice·score 결과를 표현합니다. 여기서 호환된다는 뜻은 해당 API의 요청·응답 스키마 범위입니다. Jev 제품 전체와 동일한 모델이나 서비스라는 의미는 아닙니다.
의사결정 모델과 Jev 생태계를 더 살펴보려면 CLM-8B와 System One 의사결정 모델 Jev 소개, Unsloth Laya의 Jev 호환 로컬 실행, OpenAI Decisions API 글을 함께 볼 수 있습니다.
RL 미세조정은 현재 고객 맞춤 서비스로 제공
Cloudflare는 Clef 발표와 함께 의사결정 모델의 강화학습(RL) 미세조정 플랫폼 계획도 공개했습니다. 현재 제공 범위는 Cloudflare의 FDE 팀과 협력해 고객 워크로드에 맞춰 모델을 조정하는 서비스이며, design partner 신청을 받고 있습니다. 고객이 직접 데이터를 수집하고 미세조정한 뒤 재배포하는 셀프서비스 플랫폼은 향후 계획입니다. 따라서 현재 고객이 셀프서비스로 이용 가능한 제품과 앞으로 만들 플랫폼을 구분해야 합니다.
