AWS 開源發布決策模型 Strands Decider 2B：基於 Qwen3.5-2B 微調，專注低延遲與信心分數輸出

AWS 實驗性代理開發專案 Strands Labs 宣布開源發布決策模型 Strands Decider 2B，與 OpenAI 發表類似產品為同一週。該模型基於阿里巴巴 Qwen3.5-2B 微調，體積小巧可於本機運行，旨在提供比前沿 LLM 更低成本、低延遲的自動化決策方案。 與生成文字的傳統 LLM 不同，Strands Decider 2B 專注於從預設選項中進行篩選，並輸出經過校準的選擇與信心分數，適合用於 AI 代理工作流中決定「下一步該做什麼」。該專案最初由 Amazon 傑出工程師 Marc Brooker 受 TypeSafe 的 Jev 模型啟發而開發，並曾短暫登上同級別 Jevbench 排行榜榜首。 針對近期大量湧現的決策模型，TypeSafe 執行長 Diogo Almeida 回應表示，目前尚未看到真正的競爭對手，並認為現有批次更像是機器學習人員在實作酷炫架構，而非真正致力於讓 AI 變得實用。