Cloudflare는 의사결정 모델 “Clef”를 오픈 모델로 공개했습니다. 의사결정 모델 유행의 계기가 된 Jev와 달리, 이미지 입력에도 대응하는 것이 특징입니다. Introducing Clef: our open-source decision models, and new RL fine-tuning platform | Cloudflare Blog 2026년 9월 15일에 Jev가 등장한 이후, 유사한 기능を持った의사결정 모델이 続々と登場했습니다. 의사결정 모델은 LLM과 다른 접근 방식으로 작업을 처리하고, 입력에 대한 판단을 출력할 수 있습니다. 처리 결과는 다수의 선택지 각각에 대해 점수가 출력되는仕組み로, 적절한 용도로 사용하면 LLM보다 압도적으로 빠르고 저렴하게 작업을 처리할 수 있습니다.
이러한 의사 결정 모델 중 하나로 클라우드플레어가 개발한 것이 Clef입니다. “Clef”라는 이름은 악보에서 음의 높이를 결정하는 “Clef(음부 기호)”에서 유래되었습니다. Jev는 텍스트 입력에만 대응하지만, Clef는 이미지 입력에도 대응하는 것이 특징입니다. 일반 버전의 “Clef”와 경량 버전의 “Clef-flash”가 존재하며, Clef는 벤치마크 테스트에서 Jev를 능가하는 점수를 기록했습니다. 아래 그래프는 X축이 출력에 소요되는 시간, Y축이 의사 결정 모델 벤치마크 테스트 “Decision Index 0.2.1”의 점수를 나타내며, Clef가 Jev에 비해 빠르고 높은 점수를 나타내는 것을 알 수 있습니다.
클라우드플레어의 위협 인텔리전스 팀은 이미 Clef를 사용하여 웹사이트 분류를 수행하고 있다고 합니다. Clef는 “패션 사이트일 가능성이 95%”, “온라인 스토어일 가능성이 85%”, “사기 사이트일 가능성이 1% 미만”과 같이 검토 대상 웹사이트의 카테고리를 분류할 수 있습니다. 분류 처리를 gpt-oss-120b로 실행하면 4.7초가 걸리지만, Clef로는 2.2초에 완료할 수 있습니다. 또한, Clef는 여러 선택지를 처리할 수 있는 것도 강점입니다. Clef와 Clef-flash는 오픈 모델로서 공개되어 있으며, 다음 링크에서 다운로드할 수 있습니다. 라이선스는 Apache License 2.0입니다. Cloudflare/clef · Hugging Face https://huggingface.co/Cloudflare/clef Cloudflare/clef-flash · Hugging Face https://huggingface.co/Cloudflare/clef-flash 이미 Ollama가 Clef 시리즈의 실행을 지원합니다.
.@Cloudflare의 의사 결정 모델이 Ollama에서 제공됩니다! 의사 결정 모델은 이미지를 분류하고, 버그 보고서를 라벨링하거나, 적절한 팀으로 지원 티켓을 라우팅하는 데 사용할 수 있습니다.
Clef (27B): ollama pull clef
Clef Flash (9B): ollama pull clef-flash
한편, 벤치마크 점수에서 Jev를 능가하는 의사 결정 모델이 속속 등장하는 가운데, Jev의 개발자 디오고 알메이다氏は벤치마크 테스트의 유효성에 대해 의문을 제기하고 있습니다. 예를 들어 일본 시간 2026년 10월 5일에는 “벤치마크 테스트를 위해 최적화된 모델과, 진정한 신뢰성을 중시하는 모델 간에는 결정적인 차이가 있으며, 그 차이는 벤치마크 점수에 나타나지 않습니다. (LLM에서 이 현상을 학습했습니다…)”라고 게시했습니다.
벤치맥스 모델과 진정으로 신뢰성에 대해 신경 쓰는 사람들에 의해 만들어진 모델 사이에 중요한 차이가 있는데, 이것은 정의상 벤치마크에 나타나지 않습니다(문자 LLM의 경우 어느 정도 깨닫게 되었습니다...).https://t.co/u808vG8Eap
또한, 2026년 10월 2일에는 “Jev의 시장 진출 전략 담당자는 이미 포춘 500 기업의 4분의 1에서 도입을 진행하고 있으며, Jev의 우위를 어필하고 있습니다.”라고 언급했습니다.
저에게 GTM 담당자에게: 기업들은 벤치마크를 원하는가?
심: 아니, 빠른 모델들은 이미 내부 사용 사례를 벤치마크했습니다. 느린 모델들은 빠른 모델들을 따라 하고 있습니다. 그는 이미 포춘 500 기업의 4분의 1을 온보딩했습니다. 🥵
원문 보기 | 출처: Gigazine