Rayline, modeller arasında ajan adımlarını yönlendiren açık ağırlıklı ARC modelini piyasaya sürdü

David Gilmore tarafından kurulan Rayline, yapay zekâ yönlendirmesi için birleşik bir model olarak tanımladığı ARC’yi yayımladı. ARC, bir ajanın çalışmasının her adımında, o ana kadarki konuşmayı, kullanılabilir işlem gücünü ve önbelleğe alınmış bağlamı kullanarak hangi modeli seçeceğine ve modelin ne kadar düşünmesi gerektiğine karar veriyor. Modeller arasında geçiş yapabiliyor, akıl yürütme düzeyini değiştirebiliyor ya da mevcut modelle devam edebiliyor; ayrıca tek bir oturumda bulut ve yerel modelleri birlikte kullanabiliyor.

Rayline, ARC’nin Claude Opus 5.5’in kalitesinin %97,5’ine, maliyetin onda birine kadar ulaşabildiğini öne sürüyor. Şirket, Hermes demosunda aynı görevin, her adımda Opus 5.5 kullanmaya kıyasla %49 daha az token’a mal olduğunu söylüyor. Teknik raporun özetinde DeepSWE’nin görev başına maliyetin %7’siyle Opus 5.5 için %69,9’a karşı %68,7 puan aldığı belirtiliyor. Bunlar Rayline’ın paylaştığı rakamlar.

800 milyon parametreli yönlendirici, Hugging Face’te (rayline-ai/ARC-1.0) Apache 2.0 lisansıyla açık ağırlıklı olarak sunuluyor ve yerel olarak çalıştırılabiliyor. Rayline bunu üç şekilde sunuyor:

• Generation API: Yönlendirmeyi ve üretimi Rayline yapıyor. ARC Sage ön ayarı kaliteyi, ARC Swift ise verimliliği öne çıkarıyor; her biri bir model gibi ücretlendiriliyor. ARC Dynamic, maliyet ve kalite dengesini ayarlamanıza olanak tanıyor ve ek ücret olmadan seçilen modelin tarifesini uyguluyor. Claude Code, OpenCode, Cursor, OpenClaw ve diğer ajan altyapılarında doğrudan kullanılabilen bir model olarak çalışıyor.
• Routes API: Bir model ve akıl yürütme düzeyi döndürüyor; çıkarım çağrısını uygulama kendi altyapısında yapıyor.
• Decisions API: Yönlendirme politikalarında kullanmak, pahalı çağrıları denetlemek veya kuyruklara öncelik vermek için herhangi bir girdiye ilişkin seçenekleri, olasılıkları ve puanları döndürüyor.