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Piloto — 50 exemplos de desenvolvimento por candidato

Sumário executivo

O piloto validou, de ponta a ponta, a execução dos quatro candidatos sobre a mesma amostra de 50 enunciados de atendimento de telefonia móvel, em CPU e em GPU. Não houve erros de execução nem truncamento de entrada, e nenhum parâmetro operacional precisou de ajuste.

• Qualidade: os dois modelos de 4B parâmetros lideram. O SemIf acertou 92% e o Rizzo Flow 82–86%. Os encoders compactos ficaram abaixo: Laya com 66% e GLiNER com 48%.
• Abstenção: o SemIf reconheceu 10 de 12 pedidos sem intenção correspondente; o Laya, 4 de 12. Esse é o comportamento que evita rotas erradas no orquestrador.
• Latência em GPU A10: Laya e GLiNER respondem em cerca de 20 ms; SemIf e Rizzo, em cerca de 110 ms de mediana. Mas o p95 dos modelos de 4B (175–181 ms) fica acima do limite pré-registrado de 150 ms.
• CPU: só Laya e GLiNER são viáveis (p95 de 0,2 a 0,5 s). SemIf e Rizzo levam de 13 a 31 s por decisão e ficam fora das rodadas em CPU.
• Leitura preliminar: há um trade-off claro entre qualidade e latência, que a rodada completa de desenvolvimento, a calibração e o teste final (1.744 exemplos) vão quantificar com intervalos de confiança.

Resultados gerais

Candidato	Acertos dentro do escopo (38)	sem_correspondencia reconhecido (12)	Escopo marcado como sem_correspondencia
SemIf	36	10	2
Rizzo Flow	34	7	2
Laya	29	4	0
GLiNER	19	5	11

(GPU A10. Em CPU os números coincidem, exceto o Rizzo Flow, que acerta 2 casos a mais: os backends CPU e CUDA do llama.cpp não são numericamente idênticos.)

Resultados detalhados

Lote 1. As latências excluem os 5 primeiros exemplos (aquecimento). ECE calculado sobre as probabilidades brutas, ainda sem calibração.

Candidato	Disp.	Precisão	n	Acurácia	Macro F1	ECE (bruto)	p50 ms	p95 ms	p99 ms	Carga s	RAM pico MiB	GPU pico MiB	Erros	Truncados
gliner	cpu	float32	50	48.0%	43.9%	0.198	244.0	481.0	511.6	21.0	3257	—	0	0
gliner	cuda	float32	50	48.0%	43.9%	0.198	18.1	31.0	32.7	21.5	3256	1681	0	0
laya	cpu	float32	50	66.0%	63.5%	0.252	161.3	200.5	220.7	9.3	2673	—	0	0
laya	cuda	float32	50	66.0%	63.5%	0.266	22.0	23.0	23.2	9.1	2773	1811	0	0
rizzo_flow	cpu	gguf-q8_0	50	86.0%	87.5%	0.095	12734.4	18693.6	19293.6	4.0	4936	—	0	0
rizzo_flow	cuda	gguf-q8_0	50	82.0%	84.3%	0.103	108.1	174.7	182.5	5.3	4527	5107	0	0
semif	cpu	bfloat16	50	92.0%	93.9%	0.079	30633.4	47585.7	49344.0	6.3	9137	—	0	0
semif	cuda	bfloat16	50	92.0%	93.9%	0.114	113.8	181.3	183.7	6.7	9020	8513	0	0

Arquivos: summary-<candidato>-<dispositivo>.json (resumo da execução, com cenário, precisão e diagnósticos) e predictions-<candidato>-<dispositivo>.jsonl (uma linha por exemplo, com a distribuição de probabilidades completa).

Metodologia

Amostra. São 50 exemplos sorteados com seed fixa (20261007) da partição de desenvolvimento do conjunto congelado d1-v1. Os candidatos recebem os mesmos exemplos, na mesma ordem.

Característica	Composição da amostra
Intenções distintas	29 das 42 da taxonomia
Rótulo sem_correspondencia	12: 8 pedidos fora de escopo e 4 com a intenção correta fora das opções
Opções por pergunta	4 (15 exemplos) · 8 (14) · 12 (9) · 16 (12)
Perfis de escrita	informal/abreviado (12), erros de digitação (11), curto/neutro (8), regionalismo (8), emocional (5), indireto/várias intenções (5), longo (1)

Tarefa. Classificação de intenção (D1): para cada enunciado, o candidato escolhe uma opção entre as intenções elegíveis do exemplo mais sem_correspondencia, pelo contrato POST /v1/systemone (jev-compat-v1).

Execução. Lote 1 e sem paralelismo; cada candidato na sua precisão nativa (fp32 para Laya e GLiNER, bf16 para SemIf, GGUF Q8_0 para Rizzo Flow). Inferência isolada de fontes externas, com artefatos verificados por SHA-256.

Cenário. CPU em us-chicago-1 (VM.Standard.E4.Flex, 8 OCPU, 64 GB). GPU em sa-saopaulo-1 (VM.GPU.A10.1). Mais detalhes em docs/05.

Limites desta etapa. Com 50 exemplos, cada ponto percentual de acurácia corresponde a meio exemplo, e os intervalos de confiança são largos (cerca de ±13 p.p. a 95%). O piloto serve para validar a execução e dar a ordem de grandeza, não para ranquear.

Conclusão

1. Execução validada. Os quatro candidatos rodam isolados, sem erros e sem truncamento, com a mesma entrada e o mesmo contrato, em CPU e em GPU. O piloto não exigiu ajuste operacional; o orçamento interno de opções do Laya foi verificado e mantido no padrão.
2. CPU restrita aos encoders. Pela regra pré-registrada (p95 ≤ 10 s), SemIf e Rizzo Flow ficam fora das rodadas em CPU.
3. Sinal de qualidade. Os modelos de 4B lideram em acurácia e em abstenção correta. Entre os compactos, o Laya acerta mais dentro do escopo, mas quase não abstém; o GLiNER marca muitos pedidos válidos como sem_correspondencia.
4. Sinal de latência. Em GPU, só Laya e GLiNER cumprem o p95 ≤ 150 ms. SemIf e Rizzo ficam perto do limite (cerca de 110 ms de mediana), mas acima dele no p95.
5. Próximos passos. Rodada completa de desenvolvimento (1.183 exemplos), calibração das probabilidades e escolha de limiares de abstenção (1.127 exemplos), congelamento da configuração e teste final (1.744 exemplos), com intervalos de confiança e cortes por perfil e número de opções.