AWS veröffentlicht Strands Decider 2B als offene Alternative zu Jev

AWS hat mit Strands Decider 2B ein kostenloses Open-Source-Modell vorgestellt, das KI-Agenten bei klar abgegrenzten Entscheidungen unterstützen soll. Carl Franzen berichtet für VentureBeat, dass das Modell aus dem experimentellen AWS-Projekt Strands Labs für die Entwicklung von Agenten stammt.

Strands Decider 2B ist kein Chatbot für ausführliche Antworten. Das Modell soll zwischen vorgegebenen Möglichkeiten wählen. Es kann etwa einschätzen, ob ein Agent ein Werkzeug nutzen darf, ob weitere Angaben nötig sind oder ob eine Aktion gestoppt werden sollte. AWS zufolge lassen sich damit einfache Prüfungen schneller und günstiger erledigen als mit einem großen generativen KI-Modell. Es gehört damit in die zuletzt schnell wachsende Kategorie der „Decision Models“.

Das Modell steht bei Hugging Face unter der Apache-2.0-Lizenz zum Download bereit. AWS will zudem Trainingsdaten, Code und Skripte veröffentlichen. Unternehmen können Strands Decider 2B damit auf eigenen Systemen betreiben und anpassen, statt jede Entscheidung an einen externen Dienst zu senden.

Ein Beispiel von AWS betrifft eine Wetterabfrage. Wenn ein KI-Agent einen Ort annimmt, den die Nutzerin oder der Nutzer nicht genannt hat, kann das Modell den geplanten Werkzeugaufruf prüfen. Die Anwendung kann dann zunächst nach dem fehlenden Ort fragen.

AWS tritt damit gegen Jev von TypeSafe AI an. Jev ist ebenfalls auf Entscheidungen statt auf lange Texte spezialisiert, wird aber als gehostete API angeboten. Das erleichtert den Einstieg. Bei Strands müssen Unternehmen den Betrieb selbst übernehmen.

Die vorliegenden Vergleichswerte belegen nicht, dass Strands Jev bei Genauigkeit oder Geschwindigkeit übertrifft. AWS nennt für eine frühere Version rund 72 Prozent Genauigkeit im öffentlichen JevBench-Test. Die Reaktionszeit hängt laut AWS von Hardware und Eingabelänge ab.

Der wichtigste Unterschied liegt daher in der Offenheit. Teams können Strands Decider 2B prüfen, verändern und lokal einsetzen. Das kann für Organisationen interessant sein, die sensible Abläufe und Entscheidungen stärker unter eigener Kontrolle halten wollen.