亞馬遜推出 Strands Decider 2B 開源決策模型，支持本地部署
作者：溯波（實習） 責編：溯波 評論： 10 月 3 日消息，Amazon（亞馬遜）Strands Agents 團隊當地時間本月 1 日宣佈推出 Strands Decider 2B 決策模型。其已在 GitHub 上開源，權重則可在 Hugging Face 上找到；可在本地的 CPU / GPU 上運行。Strands Decider 2B 基於預訓練的 Qwen3.5-2B“軀幹”，以具備評分功能的指針“頭部”替換擁有文本生成能力的原有語言模型“頭部”。新“頭部”規模較小，總參數僅略超過一百萬；“軀幹”則通過一個 rank-16 LoRA 適配器進行微調。
Strands Decider 2B 在 JevBench 公開數據集上具有不錯的準確率和校準度表現。其在 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。在市面常見硬件上本地運行該模型時，Strands Decider 2B 交出了 113ms 的決策時延中位數。其在 NVIDIA GeForce RTX 3090 上執行小型決策任務的中位數時延是 153ms。
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