Rayline lanza ARC, un modelo de pesos abiertos que enruta los pasos de los agentes entre modelos

Rayline, fundada por David Gilmore, ha lanzado ARC, que describe como un modelo unificado para enrutar IA. En cada paso del trabajo de un agente, ARC elige un modelo y cuánto debe razonar, según la conversación hasta el momento, la capacidad de cómputo disponible y el contexto almacenado en caché. Puede cambiar de modelo, modificar el nivel de razonamiento o mantenerlo, y combinar modelos en la nube y locales en una misma sesión.

Rayline afirma que ARC alcanza el 97,5 % de la calidad de Claude Opus 5.5 por hasta una décima parte del costo. En una demostración con Hermes, asegura que la misma tarea costó un 49 % menos en tokens que ejecutar Opus 5.5 en cada paso. Un resumen de su informe técnico sitúa DeepSWE en el 68,7 %, frente al 69,9 % de Opus 5.5, con un costo por tarea equivalente al 7 %. Estas cifras son de Rayline.

El enrutador de 800 millones de parámetros tiene pesos abiertos bajo Apache 2.0 en Hugging Face (rayline-ai/ARC-1.0) y puede ejecutarse localmente. Rayline lo ofrece de tres maneras:

• Generation API: Rayline enruta y genera. El ajuste preestablecido ARC Sage prioriza la calidad y ARC Swift, la eficiencia; cada uno tiene un precio similar al de un modelo. ARC Dynamic permite ajustar el equilibrio entre costo y calidad y cobra las tarifas del modelo seleccionado, sin recargo. Funciona como un modelo sustituto directo en Claude Code, OpenCode, Cursor, OpenClaw y otros entornos de agentes.
• Routes API: devuelve un modelo y un nivel de razonamiento, y la aplicación realiza la llamada de inferencia en su propia infraestructura.
• Decisions API: devuelve opciones, probabilidades y puntuaciones para cualquier entrada, a fin de alimentar políticas de enrutamiento, controlar llamadas costosas o priorizar colas.