亚马逊推出 Strands Decider 2B 开源决策模型，支持本地部署

IT之家 10 月 3 日报道，亚马逊 Strands Agents 团队于本月 1 日发布了 Strands Decider 2B 决策模型。该模型已在 GitHub 上开源，权重文件可在 Hugging Face 获取；支持在本地 CPU 或 GPU 上部署。

Strands Decider 2B 以预训练的 Qwen3.5-2B 作为“主体”，用具备评分功能的指针“头部”替代了原本具有文本生成能力的语言模型“头部”。新的“头部”规模较小，总参数仅略超过一百万；而“主体”则通过 rank-16 LoRA 适配器进行了微调。

Strands Decider 2B 在 JevBench 公开数据集上展现了较高的准确率和良好的校准性能。它在 2B 级别模型中位列第三，表现优于所有严格不超过 2B 参数的同类产品。

在常见硬件上本地运行该模型时，Strands Decider 2B 决策时延的中位数为 113ms。在 NVIDIA GeForce RTX 3090 上执行小型决策任务时，其中位数时延为 153ms。