亚马逊发布开源决策模型Strands Decider 2B，面向智能体动作决策

亚马逊于10月2日发布开源决策模型Strands Decider 2B，该模型基于阿里通义千问Qwen3.5-2B微调，拥有约20亿参数，可在一次前向传播中对预设选项直接打分，用于智能体工作流中的动作决策。

据AWS介绍，Strands Decider采用名为“Hobson”的架构，移除了原模型预测下一个词的组件，替换为一个“指针”组件，对给定的答案选项进行评分。开发者使用秩为16的LoRA对基础模型进行适配，并训练新增的评分组件，后者仅增加约一百万参数。模型以Apache 2.0许可在Hugging Face上免费提供，AWS同时公开了训练代码、数据与脚本，便于开发者自行微调与部署。

性能方面，AWS称在本地Nvidia RTX 3090上，模型对短任务可在几十毫秒内完成决策，部分常见硬件与输入下延迟低于100毫秒。在JevBench公开测试集上，第19版模型的准确率约为72%，Brier分数为0.35，AWS表示其在公开的同规模模型中排名第二，并是首个公布完整训练配方的模型。

Strands Decider 2B属于AWS实验性智能体开发项目Strands Labs的一部分，目前仅提供开源模型下载，暂未有托管API或按次收费服务。