亚马逊推出 Strands Decider 2B 开源决策模型，支持本地部署
Amazon（亚马逊）Strands Agents 团队当地时间本月 1 日宣布推出 Strands Decider 2B 决策模型。其已在 GitHub 上开源，权重则可在 Hugging Face 上找到；可在本地的 CPU / GPU 上运行。 Strands Decider 2B 基于预训练的 Qwen3.5-2B“躯干”，以具备评分功能的指针“头部”替换拥有文本生成能力的原有语言模型“头
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Amazon（亚马逊）Strands Agents 团队当地时间本月 1 日宣布推出 Strands Decider 2B 决策模型。其已在 GitHub 上开源，权重则可在 Hugging Face 上找到；可在本地的 CPU / GPU 上运行。
Strands Decider 2B 基于预训练的 Qwen3.5-2B“躯干”，以具备评分功能的指针“头部”替换拥有文本生成能力的原有语言模型“头部”。新“头部”规模较小，总参数仅略超过一百万；“躯干”则通过一个 rank-16 LoRA 适配器进行微调。
Strands Decider 2B 在 JevBench 公开数据集上具有不错的准确率和校准度表现。其在 2B 级别模型中排名第 3，优于所有严格不超过 2B 的竞争对手。
在市面常见硬件上本地运行该模型时，Strands Decider 2B 交出了 113ms 的决策时延中位数。其在 NVIDIA GeForce RTX 3090 上执行小型决策任务的中位数时延是 153ms。
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