Как устроена decision‑модель Clef: разбор модели принятия решений

Спасибо за подробный и наглядный разбор. Подскажите, пожалуйста, на объяснение какого этапа смотреть касательно возникновения преимуществ перед LLM - столкнулся с тем, что переписал бинарный классификатор с Qwen3.8-27B на Clef-flash (Qwen3.5-9B). Начальный классификатор был на Structured Output (SO), выдавал строго да/нет и выполнял тестовый прогон за 1 минуту 40 сек, а Clef-flash в режиме noul выполняет его за 1 минуту 5 секунд - кажется что непосредственно от decidions ускорения в моем случае совсем нет (т.к. разница во времени это просто 9b против 27b). Правильно ли я понял, что у меня узким местом получился prefill, и что преимущества от decidions появляются только если разом подавать десяток+ вопросов с разными опциями (тогда SO более ощутимо проигрывал бы, т.к. был бы обязан генерировать большую json схему)? Правда ли, что преимущество decidions еще и в том, что вопросы/ответы не влияют друг на друга, когда при использовании большой SO схемы точно повлияли бы?

Спасибо за вопрос!

Правильно ли я понял, что у меня узким местом получился prefill, и что преимущества от decidions появляются только если разом подавать десяток+ вопросов с разными опциями (тогда SO более ощутимо проигрывал бы, т.к. был бы обязан генерировать большую json схему)?

Думаю, что да. Ваши рассуждения на этот вопрос верны. Преимущество будет более заметным на больших пакетных обработках. Тут ключевое в экономии на генерацию. Ну и в целом такое решение если переводить в денежный эквивалент получается дороже, не теряя при этом в качестве.

Правда ли, что преимущество decidions еще и в том, что вопросы/ответы не влияют друг на друга, когда при использовании большой SO схемы точно повлияли бы?

Да, это ключевая особенность.