亚马逊推出 Strands Decider 2B 开源决策模型，支持本地部署
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亚马逊Strands Agents团队宣布推出Strands Decider 2B决策模型，该模型已在GitHub开源，权重文件可通过Hugging Face获取。该模型支持在本地CPU/GPU设备上运行。
Strands Decider 2B基于预训练的Qwen3.5-2B模型作为躯干部分，采用具备评分功能的指针模块替代原有语言模型头部。新头部参数量略超百万，躯干部分通过rank-16 LoRA适配器进行微调。
在JevBench公开数据集测试中，Strands Decider 2B展现出优秀的准确率和校准度表现。其在2B级别模型中排名第三，优于所有参数量严格不超过2B的竞争对手。
在常见硬件环境下，该模型的本地决策时延中位数为113ms。在NVIDIA GeForce RTX 3090设备上执行小型决策任务时，时延中位数为153ms。