Michael Guo (@Michaelzsguo) “两个星期前，我的 Jev 股票交易员，把我交给它的 10 万美元做到了将近 21 万美元，基” — TopicDigg
Michael Guo
@Michaelzsguo
加入 January 2022
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两个星期前，我的 Jev 股票交易员，把我交给它的 10 万美元做到了将近 21 万美元，基本翻倍，大幅跑赢同期 S&P 约 60% 的涨幅。
今天又用 AWS 的本地模型 Strands Decider 2B，也就是亚马逊一个类似 Jev 的模型，重跑了同一段股票交易。结果只赚了 4 万美元，涨幅 39%。
表现比 Jev 差不少，但速度比 Jev 还快。当然，本地跑也不用花钱买 token。
Strands Decider 是一个开源的 2B 参数决策模型，基于 Qwen3.5-2B，专门用于结构化判断，而不是生成长文本。它接收：
- 一段状态描述
- 明确的问题
- 可选答案或评分标准
然后返回概率、分类或分数，例如“买入/跳过”“持有/卖出”。它支持本地运行，使用 /v1/systemone API，在 Mac MPS 上单次判断约 0.35 秒。
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Decision models choose from options instead of generating text. The tradeoff: faster, more capable at a given size, built-in reliability scores.
AWS open-sourced Strands Decider 2B. 2B params, runs locally, answers in milliseconds. Training data include 🙂
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