AWS 开源决策模型 Strands Decider 2B
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2026 年 10 月 2 日，AWS 发布基于千问（Qwen3.5-2B）的开源决策模型 Strands Decider 2B，主打可本地运行、低成本与低延迟。据介绍，该模型原型由工程师 Marc Brooker 在看到 TypeSafe 的 Jev 后开发，曾在 Jevbench 同规模模型中排名第一，后被 AWS 收编为 Strands Labs 产品。10 月 7 日，Strands 团队进一步披露该模型细节：以 Qwen3.5-2B 为躯干并替换为 pointer head，采用 rank-16 LoRA 微调，参数量约 20 亿，可本地 CPU/GPU 推理；单次决策中位延迟在 RTX 3090 上约 115ms，在 M3 MacBook 上约 153ms。
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报道时间线
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- Hacker News · 首页Strands 团队开源 Strands Decider 2B 决策模型
Strands 团队发布开源决策模型 Strands Decider 2B，以 Qwen3.5-2B 为躯干并替换为 pointer head，使用 rank-16 LoRA 微调，参数约 20 亿，可本地 CPU/GPU 推理，单次决策中位延迟在 RTX 3090 上约 115ms、M3 MacBook 上约 153ms。
- TechCrunch · AIAWS 发布开源决策模型 Strands Decider 2B
AWS 基于千问（Qwen3.5-2B）发布了开源决策模型 Strands Decider 2B，可本地运行、主打低成本低延迟。该模型原型由工程师 Marc Brooker 在看到 TypeSafe 的 Jev 后开发，曾在 Jevbench 同规模模型中排名第一，后被 AWS 收编为 Strands Labs 产品。
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