Rayline、モデル間でエージェントの各ステップを振り分けるオープンウェイトモデル「ARC」を発表

David Gilmoreが創業したRaylineは、AIルーティング向けの統合モデルとする「ARC」をリリースしました。エージェントの作業の各ステップで、これまでの会話、利用可能な計算資源、キャッシュ済みのコンテキストをもとに、使用するモデルと推論の深さをARCが選びます。モデルの切り替えや推論レベルの変更、同じモデルの継続ができ、1つのセッションでクラウドモデルとローカルモデルを組み合わせることも可能です。

Raylineによると、ARCはClaude Opus 5.5の品質の97.5%に、コスト最大10分の1で到達します。Hermesのデモでは、Opus 5.5をすべてのステップで使う場合と比べ、同じタスクのトークン数を49%削減できたとしています。技術レポートの要約では、DeepSWEのスコアは68.7%で、Opus 5.5の69.9%に対し、タスクあたりのコストは7%だったとされています。これらはRaylineが公表した数値です。

8億パラメーターのルーターは、Hugging Face（rayline-ai/ARC-1.0）でApache 2.0ライセンスのオープンウェイトとして公開されており、ローカルで実行できます。Raylineは次の3つの方法で提供しています。

• Generation API: Raylineがルーティングと生成を行います。ARC Sageプリセットは品質を、ARC Swiftは効率を重視し、どちらもモデルと同様の料金設定です。ARC Dynamicでは、コストと品質のバランスを調整でき、上乗せ料金なしで選択したモデルの料金が適用されます。Claude Code、OpenCode、Cursor、OpenClawなどのエージェントハーネスで、既存モデルと差し替えて利用できます。
• Routes API: モデルと推論レベルを返し、推論呼び出しはアプリケーション側のインフラで行います。
• Decisions API: 任意の入力に対する選択肢、確率、スコアを返します。ルーティングポリシーへの利用、高額な呼び出しの制御、キューの優先順位付けに役立ちます。