约 115 毫秒做一次决策的开源小模型

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核心要点

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来源信息

原文标题：AWS Strands Labs Releases Strands Decider 2B: An Open Source Decision Model That Picks Options in About 115 ms

AWS's Strands Agents team released Strands Decider 2B, an Apache-2.0 decision model built on Qwen3.5-2B-Base. It returns choices, yes/no probabilities and scores with calibrated confidence in one forward pass, never text. It runs at a 115 ms median on an RTX 3090 and scores 0.723 on the JevBench public set, which makes it a fast local option for routing, tool selection and guardrails in AI agents. The post AWS Strand

AWS 的 Strands Agents 团队发布了 Strands Decider 2B，这是一个基于 Qwen3.5-2B-Base 构建的 Apache-2.0 决策模型。它不生成文本，而是在一次前向传播中返回选项、是/否概率以及带校准置信度的分数，在 RTX 3090 上中位延迟约 115 毫秒，在 JevBench 公开集上得分 0.723。它的定位是 AI Agent 中的快速本地路由、工具选择和护栏判断。值得关注的是，Agent 决策环节长期依赖大模型生成文本再解析，成本和延迟都高，这个模型把决策压缩成一次分类式推理，为本地化、低延迟的 Agent 控制层提供了新选项。影响人群是 Agent 框架开发者、需要本地护栏的团队和做工具路由的工程师。下一步建议在自有路由或护栏任务上复现评测，对比其与提示词方案在准确率和延迟上的差异。

来源信息：AI旗页热点日报，发布时间或入库日期为 2026-10-02。页面底部保留原文入口，适合继续核对完整上下文、原始表述和附带链接。

原文摘录

来源摘要

AWS's Strands Agents team released Strands Decider 2B, an Apache-2.0 decision model built on Qwen3.5-2B-Base. It returns choices, yes/no probabilities and scores with calibrated confidence in one forward pass, never text. It runs at a 115 ms median on an RTX 3090 and scores 0.723 on the JevBench public set, which makes it a fast local option for routing, tool selection and guardrails in AI agents. The post AWS Strand

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