Strands Decider 2B: 小型でオープンソースの意思決定モデル

Strands Labsは、エージェント型AIのローカル開発や実験向けに最適化された20億パラメータのオープンソース意思決定モデル「Strands Decider 2B」を公開した。本モデルはQwen3.5-2Bをベースに言語生成ヘッドを約100万パラメータのポインターヘッドへ置き換え、LoRA(rank-16)でファインチューニングされている。テキスト生成機能を省いて選択肢の評価に特化することで、JevBenchの2Bクラスで高精度・高較正性を達成し、ローカルのNvidia RTX 3090で中央値約115ms、M3 MacBookで約153msの低遅延推論を実現する。モデルルーティング、ツール選択、ガードレールなどエージェントワークフローでの活用が想定されており、コード、学習データ、重みが公開されている。