Jev 式决策模型扎堆：AWS、Cloudflare 跟进
作者梳理 Jev 带起的 System 1 决策模型潮：OpenAI Decisions API、AWS Strands Decider 2B、Cloudflare Clef 系列，都不生成文字、一次前向直接出决策和概率。
这简直太疯狂了。 一边厢，大家一窝蜂地推出 AI 个人助手；另一边厢，Jev 带起来的 Decision Model / System 1 Model 也突然开始遍地开花。 OpenAI 前两天刚发布 Decisions API，今天 AWS 和 Cloudflare 又先后下场。 AWS 推出 Strands Decider 2B，基于 Qwen3.5-2B，只有 1.9B 参数，直接把 LLM 的生成 Head 拿掉，换成一个约 100 万参数的 Pointer Head。本地 RTX 3090 做一次决策中位数只要 115ms，M3 MacBook 也只要 153ms，而且模型、训练数据、训练代码全部开源。 Cloudflare 更猛，一口气推出两个：Clef：Qwen3.8-27B Clef-flash：Qwen3.5-9B 同样不生成文字，而是一个 forward pass 直接输出决策和概率。支持 64K context，甚至可以直接对图片和视频做决策，Apache 2.0 开源，而且兼容 Jev API。 Cloudflare 测出来 Clef-flash 的中位延迟只有 38.8ms，Jev 是 524ms。 大模型越来越大，但 Agent 的很多日常决策，反而开始交给越来越小、越来越快、甚至可以完全本地运行的模型。 这个趋势很有意思。
这条是引用着另一条写的：x.com/michaelzsguo/status/2105765949953466423