Début cette année, strands-labs a annoncé une plateforme pour expérimenter l'IA agent. Aujourd'hui, ils introduisent Strands Decider 2B, un petit modèle de décision open source optimisé pour l'expérimentation rapide, le développement local et l'innovation. Ce modèle appartient à une nouvelle classe appelée 'modèles de décision' ou 'modèles système un', qui choisissent entre des ensembles d'options et attribuent des scores numériques plutôt que de générer une sortie arbitraire comme les LLM.
Contrairement aux LLM, les modèles de décision sont plus rapides, plus capables à une taille donnée, produisent toujours des réponses à partir d'options sélectionnées, et fonctionnent avec très faible latence. Cependant, ils sont moins bons sur les problèmes complexes et manquent de capacité de génération de texte. Strands Decider 2B est un modèle de 2 milliards de paramètres qui renvoie des réponses en quelques dizaines de millisecondes.
Il est classé 3e sur 33 dans la classe 2B pour la précision et 1er sur 30 (en excluant les modèles juste au-dessus de 2B) pour la calibration. Le modèle utilise un torse LLM pré-entraîné (Qwen3.5-2B) avec une tête de pointeur qui score les réponses contre les positions d'options. Il est publié open source sur GitHub avec des poids sur Hugging Face, incluant les données d'entraînement et les scripts.
Source: Hacker News · Résumé par HeadlinesBriefing