Cloudflare, 오픈소스 결정 모델 'Clef' 공개
원제: Clef: Open-source decision models, and new RL fine-tuning platform
왜 중요한가
엣지에서의 실시간 AI 결정 수요가 증가하는 가운데, 대형 모델 없이 RL 기반 소형 특화 모델로 보안·라우팅을 처리하는 접근이 업계 표준 논의를 자극할 수 있다.
Cloudflare가 2025년 자사 Birthday Week를 맞아 오픈소스 결정 모델 'Clef'와 강화학습(RL) 파인튜닝 플랫폼을 공개했다. Clef는 Workers AI 환경에서 동작하며, 보안·트래픽 결정 등 엣지 추론 작업에 특화된 소형 모델 계열로 구성된다.
Cloudflare가 공식 블로그를 통해 'Clef'라는 이름의 오픈소스 결정 모델 패밀리와 이를 위한 강화학습(RL) 파인튜닝 플랫폼을 발표했다. Clef는 Cloudflare의 Workers AI 인프라 위에서 실행되도록 설계된 소형 특화 모델로, 대형 범용 LLM 대신 보안 판단·트래픽 라우팅·접근 제어 등 엣지 환경의 빠른 결정 작업에 초점을 맞춘다.
Clef가 주목받는 이유 중 하나는 RL 파인튜닝 파이프라인을 함께 공개했다는 점이다. 기존 지도학습 방식과 달리 강화학습을 적용해 실제 운영 환경의 피드백을 모델 개선에 반영할 수 있다. Cloudflare는 이 플랫폼을 통해 외부 개발자도 자체 결정 모델을 학습·배포할 수 있도록 지원할 계획이라고 밝혔다.
모델 및 관련 코드는 오픈소스로 공개되며, Machine Learning·Open Source·Workers AI 태그가 함께 붙은 이번 발표는 Cloudflare의 Birthday Week 기간 AI 관련 연속 공개 중 하나다. Cloudflare는 자사 네트워크 전반에 걸친 수십억 건의 요청 데이터를 학습에 활용할 수 있다는 점에서 결정 모델 분야에서 차별화된 위치를 갖는다고 설명했다.