아마존이 AI 에이전트용 오픈소스 의사결정 모델 ‘스트랜즈 디사이더 2B’를 공개했다. 이 모델은 20억개 매개변수 규모의 소형 모델로, 문장을 만들어내는 대신 주어진 선택지 가운데 하나를 고르고 그 판단의 확률값을 반환한다. 자유 생성형 LLM과 달리 ‘도구를 실행할지’, ‘문장이 어떤 언어인지’처럼 답이 정해진 문제에 맞춰 설계됐다. 복잡한 글쓰기나 추론보다는 빠른 판단과 일정한 출력 형식이 필요한 작업에 초점을 둔 구조다.

기반 모델은 알리바바의 ‘큐원3.5-2B’이며, 기존 LM 헤드를 제거하고 선택지를 평가하는 포인터 헤드를 붙였다. 포인터 헤드는 100만개가 조금 넘는 매개변수로 구성됐고, 기본 모델에는 랭크 16 LoRA 미세조정이 적용됐다. 아마존은 코드, 학습 데이터, 학습 스크립트, 모델 가중치를 함께 공개해 로컬 CPU나 GPU에서 실행하거나 재학습할 수 있게 했다. 활용 범위는 모델 라우팅, 도구 선택, 출력 평가, 가드레일, 메모리·컨텍스트 관리, 정책 분류 등이다. 복잡한 판단은 LLM에 맡기고 단순한 판단은 이 모델이 처리하는 방식으로 비용과 지연시간을 줄이는 것이 핵심이다.