Rayline lança ARC, um modelo de pesos abertos que roteia etapas de agentes entre modelos

Rayline, fundada por David Gilmore, lançou ARC, que descreve como um modelo unificado para roteamento de IA. A cada etapa do trabalho de um agente, ARC escolhe um modelo e quanto ele deve raciocinar, com base na conversa até então, na capacidade de computação disponível e no contexto armazenado em cache. Ele pode alternar entre modelos, mudar o nível de raciocínio ou manter a escolha atual, além de combinar modelos na nuvem e locais em uma mesma sessão.

A Rayline afirma que ARC alcança 97,5% da qualidade do Claude Opus 5.5 por até um décimo do custo. Em uma demonstração com Hermes, a empresa diz que a mesma tarefa custou 49% menos tokens do que executar Opus 5.5 em todas as etapas. Um resumo do relatório técnico compara o DeepSWE: 68,7%, contra 69,9% do Opus 5.5, a 7% do custo por tarefa. Esses números são da Rayline.

O roteador de 800 milhões de parâmetros tem pesos abertos sob a licença Apache 2.0 no Hugging Face (rayline-ai/ARC-1.0) e pode ser executado localmente. A Rayline oferece três formas de usá-lo:

• Generation API: a Rayline faz o roteamento e a geração. A predefinição ARC Sage prioriza qualidade, e ARC Swift prioriza eficiência; cada uma tem preço semelhante ao de um modelo. ARC Dynamic permite ajustar o equilíbrio entre custo e qualidade e cobra as tarifas do modelo selecionado, sem margem adicional. Funciona como um modelo substituto em Claude Code, OpenCode, Cursor, OpenClaw e outros ambientes de execução de agentes.
• Routes API: retorna um modelo e um nível de raciocínio, e o aplicativo faz a chamada de inferência na própria infraestrutura.
• Decisions API: retorna escolhas, probabilidades e pontuações para qualquer entrada, para alimentar políticas de roteamento, controlar chamadas caras ou priorizar filas.