ผู้เขียนประกาศคือ Marc Brooker, Mike Chambers และ Fabio Nonato de Paula จาก strands-labs บริษัทจัดให้อยู่คลาส decision หรือ system-one ที่เร็วและปิดโดเมน
สถาปัตยกรรมตามประกาศบริษัท
- ขนาดรวมประมาณ 2B พารามิเตอร์ · รันบน CPU หรือ GPU ในเครื่องได้
- ใช้ลำตัวฐาน Qwen3.5-2B แล้วถอดหัวสร้างข้อความออก ใส่หัวชี้ตัวเลือกประมาณ 1 ล้านพารามิเตอร์แทน
- ไฟน์จูนลำตัวด้วย LoRA rank-16 · รุ่นที่ปล่อยคือ hobson-v19
- โหลดเวทได้จาก Hugging Face ชื่อ StrandsAgents/strands-decider-2B-hobson-v19
- โค้ด ข้อมูลเทรน และสคริปต์อยู่บน GitHub · ติดตั้งด้วยคำสั่ง pip install strands-decider
- ไม่มีราคา API โฮสต์ในประกาศ — ใช้เวทฟรีตามโอเพนซอร์ส
คะแนนและเลเทนซีที่บริษัทเคลม
- บน JevBench ชุดสาธารณะ อันดับ 3 จาก 33 ในคลาส 2B · อันดับ 1 จาก 30 ถ้าตัดรุ่นที่เพิ่งเกิน 2B ออก
- ทำ easy tasks ของ JevBench ได้ครบ 100% ตามที่บริษัทระบุ
- เลเทนซีมัธยฐานประมาณ 115 มิลลิวินาที บน RTX 3090 · ประมาณ 153 มิลลิวินาที สำหรับงานเล็กบน M3 MacBook
- เลเทนซีเพิ่มตามขนาดงานเกือบเส้นตรง · ไม่เหมาะกับโจทย์ซับซ้อนแบบ reasoning หรืองานเขียนโค้ด แชท หรือสรุปเอกสาร
ใช้ทำอะไรได้
- เลือกเส้นทางโมเดล · เลือกเครื่องมือ · ประเมินผล · การ์ดเรล
- จัดการหน่วยความจำและบริบท · จัดประเภทนโยบาย
- ใช้คู่กับ LLM เป็นไฮบริด — ให้ LLM ตัดสินใจยาก และให้ Decider จัดการงานง่ายที่ทำซ้ำบ่อย
- ตัวอย่างในรีโปใช้เป็นจุดแทรกก่อนเรียกเครื่องมือ เพื่อเช็กว่าอาร์กิวเมนต์อิงจากคำพูดผู้ใช้จริงหรือยัง
สรุป
ใครสร้างเอเจนต์ที่ต้องตัดสินใจเร็วแบบปิดโดเมนพร้อมคะแนนความมั่นใจ — โหลด Strands Decider 2B จาก Hugging Face หรือลองคำสั่ง strands-decider ได้เลยวันนี้โดยไม่มีค่า API ตามประกาศ
แหล่ง: Strands Agents / AWS · 1 ต.ค. 2026