02/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Đội ngũ Strands Labs thuộc Amazon Web Services Inc. đã chính thức mở mã nguồn Strands Decider 2B, một mô hình trí tuệ nhân tạo gọn nhẹ với 2 tỷ tham số được thiết kế để đưa ra quyết định siêu nhanh cho các quy trình làm việc của agent (agentic workflows). Bằng cách loại bỏ giai đoạn sinh văn bản truyền thống, mô hình này giúp cắt giảm việc tiêu tốn token và độ trễ, mang lại các lựa chọn trực tiếp nhằm tối ưu hóa hoạt động của agent.
Kiến trúc và Hiệu năng
Strands Decider 2B được phát triển dựa trên nền tảng Qwen3.5-2B, thay thế phần đầu ra văn bản truyền thống bằng một đầu con trỏ (pointer head) tùy chỉnh dung lượng 1 triệu tham số. AWS đã tinh chỉnh mô hình bằng bộ thích ứng LoRA rank-16 để chấm điểm trực tiếp các lựa chọn có sẵn dựa trên vị trí câu trả lời. Được tối ưu hóa cho cả việc thực thi cục bộ lẫn triển khai trên đám mây công cộng, mô hình hoạt động với độ trễ dưới 150 miligiây trên phần cứng cục bộ. Theo các kiểm thử điểm chuẩn từ AWS, mô hình đạt độ chính xác và điểm hiệu chuẩn cao trên JevBench so với các mô hình 2B mã nguồn mở đối thủ.
Trường hợp Sử dụng và Hạn chế Vận hành
Do các mô hình ra quyết định không tạo văn bản, mỗi kết quả đầu ra sẽ đi kèm với một chỉ số độ tin cậy thay vì lời giải thích bằng lời. AWS định hướng các nhà phát triển sử dụng mô hình cho các tác vụ của agent như lựa chọn công cụ, điều hướng mô hình, thực thi rào chắn bảo vệ (guardrail), quản lý ngữ cảnh và phân loại chính sách, hoặc đưa vào các kiến trúc kết hợp nhằm giảm tải các công việc lặp đi lặp lại cho những mô hình suy luận lớn hơn.
Trọng số của mô hình hiện đã sẵn sàng trên Hugging Face, trong khi mã nguồn, kịch bản huấn luyện và các ví dụ triển khai được lưu trữ công khai trên GitHub.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.
Nguồn: AWS debuts Strands Decider 2B, a first lightweight decision model for accelerate agentic workflows