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 日消息，Amazon（亚马逊）Strands Agents 团队于当地时间本月 1 日发布 Strands Decider 2B 决策模型。该模型已在 GitHub 开源，权重文件可在 Hugging Face 获取；支持在本地 CPU 或 GPU 上运行。

Strands Decider 2B 以预训练的 Qwen3.5-2B 作为“躯干”，将原本具备文本生成能力的语言模型“头部”替换为具备评分功能的指针“头部”。新“头部”规模较小，总参数仅略超一百万；“躯干”则通过 rank-16 LoRA 适配器进行微调。

Strands Decider 2B 在 JevBench 公开数据集上展现出不错的准确率和校准度。它在 2B 级别模型中排名第三，优于所有严格不超过 2B 的竞品。

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