亞馬遜開源 Strands Decider 2B 決策模型，可本地部署

當地時間 10 月 1 日，Amazon 旗下 Strands Agents 團隊宣佈推出 Strands Decider 2B 決策模型，IT 之家 10 月 3 日報道了此事。該模型已在 GitHub 上開源，權重可在 Hugging Face 上找到，並支援在本地的 CPU / GPU 上執行。

據 IT 之家報道，Strands Decider 2B 基於預訓練的 Qwen3.5-2B「軀幹」，做法是用一個具備評分功能的指標「頭部」替換掉原有負責文本生成的「頭部」。新「頭部」規模較小，總引數僅略超過一百萬；「軀幹」則通過一個 rank-16 LoRA 介面卡進行微調。

在 JevBench 公開資料集上，Strands Decider 2B 在準確率和校準度方面有不錯的成績：它在 2B 級別模型中排名第 3，優於所有嚴格不超過 2B 的競爭對手。在本市常見硬體上本地執行時，該模型在 RTX 3090 上執行小型決策任務的中位時延為 153ms。報道中另有一處提到的數值在原文片段中未完整給出，Material 所能確認的資訊到此為止，未見後續進展的披露。