클라우드플레어, 분류·판단용 AI '클레프' 공개…모델 가중치도 배포

클라우드플레어가 1일(현지시간) 정해진 선택지별 확률을 반환하는 AI 모델 ‘클레프’와 ‘클레프-플래시’를 공개했다. 두 모델은 워커스 AI에서 이용할 수 있으며, 모델 가중치도 공개됐다.

기존 대화형 모델이 문장을 생성하는 것과 달리 클레프는 입력한 상황과 질문의 선택지를 받아 각 답의 확률을 계산한다. 고객 문의의 담당 부서를 고르거나 장애 신고의 긴급도를 분류하는 방식이다. 답변 형식이 정해져 있어 시스템이 결과를 다시 읽고 해석하는 단계를 줄일 수 있다는 게 회사 설명이다.

공개된 가중치, 검증은 별개

큰 모델인 클레프는 큐원 3.8의 270억 매개변수 모델을, 빠른 응답을 겨냥한 클레프-플래시는 큐원 3.5의 90억 매개변수 모델을 바탕으로 추가 학습했다. 클라우드플레어가 허깅페이스에 올린 모델 카드에서 클레프의 파일과 아파치 2.0 라이선스를 확인할 수 있다. 이는 회사 서비스에 접속하지 않고 자체 환경에서 시험할 길이 열렸다는 뜻이다.

이미지 입력도 지원한다. 클라우드플레어는 두 모델이 다른 업체의 제브(System One) API와 호환된다고 설명했다. 다만 특정 서비스에서 바꿔 쓸 때의 정확도와 운영비는 실제 데이터로 따져야 한다.

속도 수치는 회사 시험 결과

클라우드플레어는 자체 시험의 43회 평가에서 클레프의 응답시간 중앙값이 209.3밀리초, 클레프-플래시는 38.8밀리초였다고 밝혔다. 비교 대상으로 제시한 제브는 524.1밀리초였다. 회사가 정한 시험 구성과 환경에서 나온 수치로, 외부의 독립 재현 결과는 아니다. 마크테크포스트도 성능 수치를 업체 보고값으로 구분했다.

회사 측은 고객 데이터에 맞춰 모델을 재학습시키는 서비스도 내놨다. 현재는 담당 엔지니어와 함께하는 방식이며, 고객이 직접 쓰는 학습 플랫폼은 앞으로 구축할 계획이다. 따라서 모델 가중치 공개와 맞춤형 학습 도구의 전면 제공은 구분해야 한다.

대표 이미지: AI 생성 이미지 / 데이마크

자료: https://blog.cloudflare.com/clef-decision-models/

모델 카드: https://huggingface.co/Cloudflare/clef

독립 보도: https://www.marktechpost.com/2026/10/01/cloudflare-releases-clef-and-clef-flash/