Amazon publie le modèle de décision open-source Strands Decider 2B pour déploiement local

L'équipe Strands Agents d'Amazon a annoncé le 1er octobre la sortie de son modèle de prise de décision Strands Decider 2B. Le modèle est désormais disponible en open-source sur GitHub, avec ses poids accessibles sur Hugging Face. Notamment, Strands Decider 2B est conçu pour fonctionner localement sur du matériel grand public courant, y compris les CPU et les GPU.

Le modèle Strands Decider 2B est basé sur une "épine dorsale" Qwen3.5-2B pré-entraînée. Il intègre une "tête" spécialisée conçue pour l'évaluation, remplaçant les capacités de génération de texte du modèle linguistique d'origine. Cette nouvelle tête est nettement plus petite, avec un peu plus d'un million de paramètres, tandis que l'épine dorsale a été affinée à l'aide d'un adaptateur LoRA rank-16.

Dans les évaluations de performance utilisant le jeu de données JevBench, Strands Decider 2B a démontré une grande précision et calibration. Il s'est classé troisième parmi les modèles de sa classe de 2B paramètres, surpassant d'autres concurrents strictement dans cette limite de taille.

Lorsqu'il est exécuté localement sur du matériel standard, tel qu'une carte graphique NVIDIA GeForce RTX 3090, le modèle a atteint une latence de décision médiane de 113 millisecondes pour de petites tâches de décision.