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strands-labs/strands-decider · A small, fast decision model, or system one model, for agentic workflows. Pick between options or rate on a scale faster than an LLM, with a calibrated confidence on every decision.
Strands Decider 是一类“系统一”决策模型，不生成自由文本，而是在给定选项之间做选择或对内容按量表打分。它基于 Qwen3.5-2B 主干，去掉语言建模头并替换为约百万参数的指针头，单次前向即可输出答案及置信度，适合智能体工作流中模型路由、工具选择、参数校验、分流和护栏等快速判断场景。项目提供 CLI 与 HTTP 服务两种使用方式，并公开了架构、评测和训练等相关文档。
jaredpalmer/kev · Jev-like family of decision models built on top of Qwen3.5/3.8 you can train and run on your own
Kev 是一组基于 Qwen3.5/3.8 构建的小型决策模型（0.8B、4B、9B、27B），用于在同一请求中回答是/否、单选和评分类问题，并输出经校准的概率分布。项目提供预训练权重与本地训练流程，支持在自己的标注数据上微调、在 CUDA/Apple Silicon 上本地推理，并能通过 Modal 一键部署为 HTTPS 端点；其 API 与 TypeSafe System One 兼容，现有 Python SDK 可直接迁移使用。
TypeSafe AI 发布了一个叫 Jev 的新模型。它和普通聊天大模型不同，不写文章式回答，而是专门对一段内容做快速判断，比如“这条客服消息急不急”，并给出概率。这能解决 AI 助手每做一步都要调用一次大模型、又慢又贵的问题：Jev 在分类任务上号称推理快 200 倍、成本低 400 倍。它现在可以通过 LangChain 的 TypeSafeClassifier 调用，适合做模型路由、自动判断危险操作等场景；但它不能替代会写代码、会推理的大模型。