FluidInference destila Clef-flash num modelo de decisão local de 0,70B
Fonte · Ficha do modelo: Clef-text-0.6B
A FluidInference publicou Clef-text-0.6B, um modelo de decisões tipadas destilado do Clef-flash da Cloudflare para Qwen3-0.6B com uma head conjunta de schema. O card lista 0,70B parâmetros e pesos Apache-2.0; o post arredonda o tamanho para 0,6B.
O lançamento inclui pesos PyTorch e um pacote Core ML voltado à Neural Engine da Apple. O FluidUse acrescenta o ClefTextManager em Swift e uma demo de triagem de tickets. No exemplo do post, 1.000 tickets são triados num M5 Pro em 57 segundos, com decisões de equipe, urgência e reembolso. O card relata 79,1% de acurácia em 12 conjuntos de teste e cerca de 48 ms por ticket de três perguntas na GPU, 77 ms na Neural Engine. Essas medições são UnverifiedClaim; o lançamento não liga uma reprodução independente.
É um checkpoint treinado, então entra tanto no catálogo de modelos quanto na timeline de notícias. O aluno é apenas de texto; Clef-flash segue como professor de 9B.