AWS、Cloudflare 与 Databricks 跟进决策模型布局

Jev 发布后，AWS、Cloudflare 和 Databricks 最近都跟进了决策模型。

AWS 推出了开源的 Strands Decider 2B。该模型基于 Qwen3.5-2B，移除了文本生成模块，改为专门负责选择答案的决策模块，并通过 LoRA 微调。AWS 官方测试显示，它在 RTX 3090 上单次决策的中位延迟约为 115ms，完整训练约需 11 小时。

Cloudflare 则一次发布了 Clef 和 Clef-flash，分别基于 Qwen3.8-27B 和 Qwen3.5-9B 改造，并全部开源。根据 Cloudflare 在 Jev 官方评测集上的测试，Clef 系列在 4 类任务中的 3 类成绩超过 Jev。其中，Clef-flash 的中位延迟为 38.8ms，Jev 为 524.1ms。

Databricks 把这项能力直接接入了平台。新上线的 ai_decide 支持在 SQL 或 REST API 中调用，可用于数据分类、打分和 Agent 路由，接口还直接兼容 TypeSafe AI API。Databricks 官方表示，单次决策可以在不到一秒内返回。

BlockBeats 表示，从开发者自行复刻，到 AWS、Cloudflare、Databricks 相继跟进，决策模型正在迅速从一个新概念变成 Agent 基础设施里的常见组件。