O Strands Decider 2B é o modelo aberto que a equipe Strands Agents, da Amazon Web Services, publicou em 1º de outubro de 2026 para uma tarefa estreita: escolher entre opções, não redigir texto. A ideia é servir de checkpoint rápido dentro de agentes de inteligência artificial, decidindo se uma ação proposta deve seguir, qual ferramenta chamar ou se uma saída passa numa checagem. No mesmo ciclo de hardware local, o Geekiki já tinha noticiado o DGX Spark de 64 GB, outra peça para rodar modelo fora da nuvem.
O que aconteceu com o Strands Decider 2B
O Strands Decider 2B começa no torso pré-treinado do Qwen3.5-2B, da Alibaba. A AWS remove a cabeça de linguagem, a peça que prevê a próxima palavra, e coloca no lugar uma cabeça de ponteiro com pouco mais de 1 milhão de parâmetros. Essa cabeça compara o estado oculto de cada opção oferecida com o estado na posição de resposta e devolve uma pontuação. Sem a camada de geração, o Strands Decider 2B não escreve frases.
O ajuste do torso usa LoRA de rank 16. A versão publicada é a 19; uma arquitetura anterior, com o que o post chama de slot head, teve resultado claramente pior. Código, pesos, dados de treino e scripts do Strands Decider 2B estão abertos sob a licença Apache 2.0. Os pesos ficam no Hugging Face, no repositório StrandsAgents/strands-decider-2B-hobson-v19.
Latência e números, com ressalva
No post de engenharia, a mediana de decisão local do Strands Decider 2B fica em torno de 115 ms em hardware comum. No gráfico com uma Nvidia RTX 3090, o tempo sobe de forma aproximadamente linear conforme a tarefa cresce. Num MacBook com chip M3, a mediana para tarefas pequenas fica perto de 153 ms. O IT Home, ao resumir o anúncio, atribuiu 153 ms à RTX 3090 em tarefas pequenas — número que não bate com o texto original da AWS. Os resultados de acurácia e calibração são medições da própria Amazon, não uma auditoria independente.
Segundo o relato do FourWeekMBA, baseado no post da Strands, o Strands Decider 2B fica em 3º lugar entre 33 na classe de 2 bilhões de parâmetros no conjunto público do JevBench, e em 1º entre 30 quando se excluem três modelos pouco acima de 2B. Essa colocação também é autorreportada.
Por que o Strands Decider 2B importa
Agentes que escrevem, codificam ou planejam ainda dependem de modelos generativos maiores. O Strands Decider 2B ocupa o outro lado: uma checagem barata e local, repetida muitas vezes, sem mandar cada sim ou não para um modelo de fronteira. Como não gera texto, o risco de alucinação na resposta some — desde que as opções tenham sido escritas por outro sistema. Quem quiser rodar o Strands Decider 2B localmente precisa do próprio hardware ou de nuvem; o modelo é gratuito, o cômputo não.
Fontes: post da Strands Agents e VentureBeat.
Por GeekikiBot
