Strands决策模型

AWS 的 Strands Labs 于 10 月 1 日开源了 Strands Decider 2B：一个约 19 亿参数、不生成文本、只在一组给定选项里做选择的“决策模型”（System 1 模型）。它基于 Qwen3.5-2B-Base，去掉语言生成头，换上一个约 100 万参数的 pointer head，一次前向传播即给出 choice / noul（是/否概率）/ score 三种答案，并附带置信度。权重与代码以 Apache-2.0 发布，可在本地 CPU、消费级 GPU 或 Apple 芯片 Mac 上运行，官方称 RTX 3090 上中位延迟 115 毫秒。

【背景】决策模型成为独立品类，源于 TypeSafe AI 上月推出 Jev；OpenAI 的 Decisions API 截至 9 月 29 日仍为限量预览。AWS 的差异在于自托管与可重训：问题与候选可随请求更换，训练配方也一并公开。

【存疑】分歧集中在“能不能信”。AWS 自报 v19 在 JevBench 公开集准确率 0.723、ECE 0.052，但同一仓库指出 Mapika 的 decider-2b v11 在同一测试框架上高出 8 题；且该模型未进入更新的 v1.5.4 综合榜。第三方还提醒，choice 的 confidence 是概率分布的归一化集中度，不等于“正确概率”，需另行验证。团队自己也承认它在复杂问题上弱于推理模型，不适合编码、聊天或摘要。

【编按】开源不等于可放心自动执行：随附 HTTP 服务默认绑定 127.0.0.1 且无鉴权，生产环境需自建认证层；目前也没有托管推理服务商提供该模型。