Vorstellung von Amazon Nova 2 Lite, einem schnellen, kosteneffizienten Reasoning-Modell

Auf der re:invent 2025 haben wir Amazon Nova 2 Lite, ein schnelles, kosteneffizientes Reasoning-Modell für alltägliche Workloads veröffentlicht. Das in Amazon Bedrock verfügbare Modell bietet branchenführendes Preis-Leistungs-Verhältnis und hilft Unternehmen und Entwicklern, leistungsfähige, zuverlässige und effiziente Agentic-AI-Anwendungen zu erstellen. Für Organisationen, die KI benötigen, die ihre Domäne wirklich versteht, ist Nova 2 Lite das beste Modell zur Verwendung mit Nova Forge, um ihre eigene Frontier-Intelligenz aufzubauen.

Nova 2 Lite unterstützt erweitertes Denken, einschließlich schrittweiser Argumentation und Aufgabenzerlegung, bevor es eine Antwort liefert oder eine Aktion ausführt. Erweitertes Denken ist standardmäßig deaktiviert, um schnelle, kostenoptimierte Antworten zu liefern. Wenn jedoch eine tiefere Analyse erforderlich ist, können Sie es aktivieren und aus drei Thinking-Budget-Stufen wählen: niedrig, mittel oder hoch, wodurch Sie die Kontrolle über das Verhältnis von Geschwindigkeit, Intelligenz und Kosten erhalten.

Nova 2 Lite unterstützt Text, Bild, Video oder Dokument als Eingabe und bietet ein Kontextfenster von einer Million Token, das erweitertes Reasoning und reichhaltigeres In-Context-Learning ermöglicht. Darüber hinaus kann Nova 2 Lite für Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen angepasst werden. Das Modell umfasst auch Zugriff auf zwei integrierte Tools: Web-Grounding und einen Code-Interpreter. Web-Grounding ruft öffentlich verfügbare Informationen mit Quellenangaben ab, während der Code-Interpreter es dem Modell ermöglicht, Code innerhalb desselben Workflows auszuführen und zu evaluieren.

Amazon Nova 2 Lite zeigt starke Leistung über verschiedene Evaluierungs-Benchmarks hinweg. Das Modell zeichnet sich durch Kernintelligenz in mehreren Bereichen aus, darunter Befolgung von Anweisungen, Mathematik und Videoverständnis mit zeitlichem Reasoning. Für Agentic-Workflows zeigt Nova 2 Lite zuverlässige Funktionsaufrufe für Aufgabenautomatisierung und präzise UI-Interaktionsfähigkeiten. Das Modell demonstriert auch starke Code-Generierung und praktische Problemlösungsfähigkeiten im Software-Engineering.

Nova 2 Lite ist darauf ausgelegt, die Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen
Nova 2 Lite kann für eine breite Palette Ihrer alltäglichen KI-Aufgaben verwendet werden. Es bietet die beste Kombination aus Preis, Leistung und Geschwindigkeit. Frühe Kunden verwenden Nova 2 Lite für Kundenservice-Chatbots, Dokumentenverarbeitung und Geschäftsprozessautomatisierung.

Nova 2 Lite kann Workloads über viele verschiedene Anwendungsfälle hinweg unterstützen:

• Geschäftsanwendungen – Automatisierung von Geschäftsprozess-Workflows, intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), Kundensupport und Websuche zur Verbesserung von Produktivität und Ergebnissen
• Software-Engineering – Code-Generierung, Debugging, Refactoring und Migration von Systemen zur Beschleunigung der Entwicklung und Steigerung der Effizienz
• Business Intelligence und Forschung – Verwendung von Long-Horizon-Reasoning und Web-Grounding zur Analyse interner und externer Quellen, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen

Für spezifische Anforderungen ist Nova 2 Lite auch zur Anpassung sowohl auf Amazon Bedrock als auch auf Amazon SageMaker AI verfügbar.

Verwendung von Amazon Nova 2 Lite
In der Amazon Bedrock-Konsole können Sie den Chat/Text-Playground verwenden, um das neue Modell schnell mit Ihren Prompts zu testen. Um das Modell in Ihre Anwendungen zu integrieren, können Sie beliebige AWS SDKs mit den Amazon Bedrock APIs InvokeModel und Converse verwenden. Hier ist ein Beispielaufruf mit dem AWS SDK für Python (Boto3).

import boto3

AWS_REGION="us-east-1"
MODEL_ID="global.amazon.nova-2-lite-v1:0"
MAX_REASONING_EFFORT="low" # low, medium, high

bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=AWS_REGION)

# Enable extended thinking for complex problem-solving
response = bedrock_runtime.converse(
    modelId=MODEL_ID,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [{"text": "I need to optimize a logistics network with 5 warehouses, 12 distribution centers, and 200 retail locations. The goal is to minimize total transportation costs while ensuring no location is more than 50 miles from a distribution center. What approach should I take?"}]
    }],
    additionalModelRequestFields={
        "reasoningConfig": {
            "type": "enabled", # enabled, disabled (default)
            "maxReasoningEffort": MAX_REASONING_EFFORT
        }
    }
)

# The response will contain reasoning blocks followed by the final answer
for block in response["output"]["message"]["content"]:
    if "reasoningContent" in block:
        reasoning_text = block["reasoningContent"]["reasoningText"]["text"]
        print(f"Nova's thinking process:\n{reasoning_text}\n")
    elif "text" in block:
        print(f"Final recommendation:\n{block['text']}")

Sie können das neue Modell auch mit Agentic-Frameworks verwenden, die Amazon Bedrock unterstützen, und die Agenten mit Amazon Bedrock AgentCore bereitstellen. Auf diese Weise können Sie Agenten für eine breite Palette von Aufgaben erstellen. Hier ist der Beispielcode für ein interaktives Multi-Agenten-System mit dem Strands Agents SDK. Die Agenten haben Zugriff auf mehrere Tools, einschließlich Lese- und Schreibzugriff auf Dateien und die Möglichkeit, Shell-Befehle auszuführen.

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel
from strands_tools import calculator, editor, file_read, file_write, shell, http_request, graph, swarm, use_agent, think

AWS_REGION="us-east-1"
MODEL_ID="global.amazon.nova-2-lite-v1:0"
MAX_REASONING_EFFORT="low" # low, medium, high

SYSTEM_PROMPT = (
    "You are a helpful assistant. "
    "Follow the instructions from the user. "
    "To help you with your tasks, you can dynamically create specialized agents and orchestrate complex workflows."
)

bedrock_model = BedrockModel(
    region_name=AWS_REGION,
    model_id=MODEL_ID,
    additional_request_fields={
        "reasoningConfig": {
            "type": "enabled", # enabled, disabled (default)
            "maxReasoningEffort": MAX_REASONING_EFFORT
        }
    }
)

agent = Agent(
    model=bedrock_model,
    system_prompt=SYSTEM_PROMPT,
    tools=[calculator, editor, file_read, file_write, shell, http_request, graph, swarm, use_agent, think]
)

while True:
    try:
        prompt = input("\nEnter your question (or 'quit' to exit): ").strip()
        if prompt.lower() in ['quit', 'exit', 'q']:
            break
        if len(prompt) > 0:
            agent(prompt)
    except KeyboardInterrupt:
        break
    except EOFError:
        break

print("\nGoodbye!")

Wissenswertes
Amazon Nova 2 Lite ist jetzt in Amazon Bedrock über globale regionsübergreifende Inferenz an mehreren Standorten verfügbar. Für regionale Verfügbarkeit und zukünftige Roadmap besuchen Sie AWS Capabilities by Region.

Nova 2 Lite enthält integrierte Sicherheitskontrollen zur Förderung einer verantwortungsvollen KI-Nutzung mit Content-Moderation-Funktionen, die dazu beitragen, angemessene Ausgaben über eine breite Palette von Anwendungen hinweg aufrechtzuerhalten.

Um die Kosten zu verstehen, siehe Amazon Bedrock-Preise. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie das Amazon Nova Benutzerhandbuch.

Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung mit Nova 2 Lite. Um mit dem neuen Modell zu experimentieren, besuchen Sie die interaktive Amazon Nova-Website. Testen Sie das Modell in der Amazon Bedrock-Konsole und teilen Sie Ihr Feedback auf AWS re:Post.

— Danilo

Danilo Poccia

Danilo arbeitet mit Startups und Unternehmen jeder Größe zusammen, um deren Innovation zu unterstützen. In seiner Rolle als Chief Evangelist (EMEA) bei Amazon Web Services nutzt er seine Erfahrung, um Menschen dabei zu helfen, ihre Ideen zum Leben zu erwecken, wobei er sich auf Serverless Architekturen und Event-Driven Programmierung sowie auf die technischen und geschäftlichen Auswirkungen von Machine Learning und Edge Computing konzentriert. Er ist Autor von AWS Lambda in Action von Manning.

Dieser Inhalt wurde aus dem ursprünglichen Blogbeitrag übersetzt, der hier zu finden ist.