Amazon Web Services (AWS) は、高速な実験とローカル開発に最適化されたオープンソースの意思決定モデル「Strands Decider 2B」をリリースしました。Strands Labsによって開発されたこのモデルは、特定の選択肢の中から選定を行い、それぞれの選択に対して信頼スコアを提供することで、エージェント型AIワークフローをサポートするように設計されています。
任意のテキストを生成する汎用的な大規模言語モデル（LLM）とは異なり、意思決定モデル（時に「システム1」モデルとも呼ばれる）は、選択肢の選定や数値スコアの割り当てといった特定のタスクに集中します。この特化により、モデルは大幅に低いレイテンシとコストで動作することが可能になります。Strands Decider 2BはQwen3.5-2Bアーキテクチャに基づいて構築されていますが、従来の言語モデリングヘッドを、提供された選択肢にスコアを付ける「ポインターヘッド」に置き換えています。
プロジェクトを率いたAWSのディスティングイッシュ・エンジニアであるMarc Brooker氏は、エージェント型ワークフローが必ずしもフルスケールのLLMのような高コストや推論能力を必要としない顧客のニーズに応えるものであると述べています。このモデルは標準的なハードウェア上でローカルに実行することが可能であり、報告されている中央値のレイテンシは、Nvidia RTX 3090で約115ms、M3 MacBookで153msとなっています。
この20億パラメータのモデルは、トレーニングデータおよびスクリプトとともにGitHubおよびHugging Faceを通じて利用可能です。Strands Labsは、このようなモデルはAIエージェント・アーキテクチャにおけるモデルルーティング、ツール選択、ガードレールなどのタスクに理想的であるとしています。
出典
- Amazon releases its own Jev clone as decision models flood the web （TechCrunch AI, 2026-10-01）
- Strands Labs