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✅ Hilo LUMEN resuelto y persistido (PROBE_LUMEN_CAPACIDAD_S20260601.md actualizado con la resolución R15).

La respuesta completa a tu pregunta

Sí, existe — y lo probamos empíricamente. El especializado pequeño que hace esto en CPU no es un LLM más chico, es un encoder:

Tu intuición de las dos preguntas seguidas fue la clave del hallazgo: (1) "verifica exhaustivo" destapó que el 14b da timeout (112s); (2) "¿hay algo más pequeño?" llevó a la solución real — para clasificar no se necesita generar texto, un encoder da el vector en medio segundo y una cabeza clasificadora pone la etiqueta en microsegundos.

Veredicto final del arco completo

LUMEN sí puede tener función en el pipeline, con la arquitectura correcta:

• Clasificación (defect-signals JAE, tipo de episodio) → all-minilm/ModernBERT + cabeza → sub-segundo en CPU. Resuelve el timeout.
• Generación corta (HyDE) → qwen2.5:1.5b → 18s batch.
• Nada de 14-32B para trabajo pesado sin GPU.

Próximo paso natural (cuando quieras)

POC encoder-clasificador: entrenar una cabeza ligera sobre all-minilm con el gold-set del JAE → clasificar defect-signals/episodios en ms, y medir su accuracy vs el juez Agent. Eso convierte a LUMEN en el pre-clasificador barato del JAE que abarata todo. Requiere datos etiquetados (el gold-set de hoy son 5; necesitaríamos ~30-50). ¿Lo armamos, o lo dejamos documentado para un sprint dedicado?

(Nota: vi un doc previo NEXUS_RESEARCH_S20260511_PODCAST_PIPELINE_GPU.md — ya investigaste GPU para el pipeline antes; vale cruzarlo si consideras la vía GPU.)