Strands Decider 2B 공개, 로컬에서 선택·점수 판단하는 오픈소스 모델

Strands 팀이 10월 1일 선택지 판단과 점수 산출에 특화한 20억 파라미터 모델 Decider 2B를 공개했다. 코드·가중치·학습 데이터·스크립트를 제공하며 로컬 CPU·GPU에서 실행할 수 있다. 텍스트 생성은 지원하지 않아 대화·코딩·문서 요약에는 적합하지 않다.

Qwen3.5-2B의 텍스트 생성용 LM head를 선택지에 점수를 매기는 pointer head로 교체하고 rank-16 LoRA로 미세 조정했다.

팀은 JevBench 공개 세트의 정확도·보정 평가에서 2B급 33개 모델 중 3위라고 보고했다.

RTX 3090 지연 그래프는 출시판 v19가 아닌 v18 측정이며 중앙값은 약 115ms다. M3 MacBook의 작은 작업 중앙값은 약 153ms라고 설명했다.

도구 선택·모델 라우팅·가드레일·정책 분류 등을 활용 대상으로 제시했다. 복잡한 문제 해결 능력은 추론 모델보다 떨어진다고 밝혔다.

도구 실행 전 인자의 근거를 검사하거나 쉬운 분기 판단을 맡겨, 에이전트의 대형 모델 호출을 줄이는 데 활용할 수 있다.