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**Investigación exhaustiva completa y entregada, John.** Te respondo directo a tu pregunta:

## ¿Qué trabajo LLM de bajo peso puede hacer LUMEN? — SÍ, bastante

**LUMEN es usable** para bajo peso vía `qwen2.5-coder:7b` (15 tok/s, cabe holgado en los ~21 GiB). Lo demostré empíricamente: clasificó y generó HyDE correctamente. Lo que **NO** puede: cargar ningún modelo de 20 GB (incluido `lumen-v4` — OOM 26.1>21.3 GiB), ni generación larga, ni razonamiento profundo.

**El sweet spot (todo verificado con benchmark real):**
- ✅ Clasificación / routing / sentiment → ~2-4s warm
- ✅ Tagging / extracción de entidades → ~3-5s
- ✅ Generación HyDE (3-5 preguntas) → ~6-8s
- ✅ Resúmenes 1-2 líneas → ~5-9s (7b rápido / 14b mejor prosa)
- ❌ Textos largos (500 tok = 33s), reasoning clase GPT-4, latencia-crítica bloqueante

**La oportunidad estratégica:** mover tareas ligeras de OpenRouter/Claude (pago por token) a LUMEN `7b` (local **gratis**) para colas batch no-latencia-crítica. Regla de oro: **batch, no realtime**, con `keep_alive` para matar la carga fría de 5s.

## Entregable

`docs/HALLAZGO_LUMEN_CAPACIDAD_LLM_LIGERO_S20260601.md` → commit `6e694fe` triple-remoto (mapa de capacidad + casos viables/no-viables + recomendaciones operacionales + drift INFRA_MANIFEST).

**Drift detectado:** `INFRA_MANIFEST:1360` lista 6 modelos (los de 20GB) pero omite `7b` y `14b` — justo los útiles. No lo edité (D3 infra-crítico, lo dejo para tu OK).

## 📌 PILA (R6) — COMPACT

## ¿Hacia dónde? (tu llamada)

La investigación está cerrada. Las direcciones concretas:
1. **POC real:** cablear una tarea ligera de EMBER a LUMEN `7b` (ej. generador HyDE batch, o un helper de clasificación) — feature nueva, requiere tu go.
2. **Fix drift:** actualizar INFRA_MANIFEST con `7b`/`14b` documentados (D3, OK tuyo).
3. **Probar un caso tuyo:** dime qué tarea concreta tienes en mente y la benchmarkeo end-to-end.
4. **Cerrar** y volver al menú de deuda.

Número o me dices.