Rayline ra mắt ARC, mô hình có trọng số mở định tuyến các bước của tác tử giữa nhiều mô hình

Rayline, do David Gilmore sáng lập, đã phát hành ARC, mô hình mà công ty gọi là một mô hình hợp nhất để định tuyến AI. Ở mỗi bước trong quá trình làm việc của tác tử, ARC chọn mô hình và mức độ suy luận cần dùng, dựa trên cuộc hội thoại đến thời điểm đó, tài nguyên tính toán sẵn có và ngữ cảnh đã lưu vào bộ nhớ đệm. Mô hình có thể chuyển đổi giữa các mô hình, thay đổi mức độ suy luận hoặc giữ nguyên lựa chọn, đồng thời kết hợp mô hình đám mây và mô hình cục bộ trong cùng một phiên.

Rayline tuyên bố ARC đạt chất lượng bằng 97.5% so với Claude Opus 5.5 với chi phí thấp hơn tới 10 lần. Trong một bản demo với Hermes, công ty cho biết cùng một tác vụ tiêu tốn ít hơn 49% token so với việc chạy Opus 5.5 ở mọi bước. Bản tóm tắt báo cáo kỹ thuật của công ty cho biết DeepSWE đạt 68.7%, so với 69.9% của Opus 5.5, với chi phí mỗi tác vụ bằng 7% so với Opus 5.5. Đây là các số liệu do Rayline đưa ra.

Bộ định tuyến 800M tham số được cung cấp dưới dạng trọng số mở theo giấy phép Apache 2.0 trên Hugging Face (rayline-ai/ARC-1.0) và có thể chạy cục bộ. Rayline cung cấp mô hình theo ba cách:

• Generation API: Rayline định tuyến và tạo nội dung. Thiết lập ARC Sage ưu tiên chất lượng, còn ARC Swift ưu tiên hiệu quả; mỗi thiết lập có mức giá như một mô hình. ARC Dynamic cho phép bạn điều chỉnh sự đánh đổi giữa chi phí và chất lượng, đồng thời tính phí theo mức giá của mô hình được chọn mà không cộng thêm phụ phí. Có thể dùng như một mô hình thay thế trực tiếp trong Claude Code, OpenCode, Cursor, OpenClaw và các bộ khung tác tử khác.
• Routes API: trả về một mô hình và mức độ suy luận; ứng dụng tự thực hiện lệnh gọi suy luận trên hạ tầng của mình.
• Decisions API: trả về các lựa chọn, xác suất và điểm số cho mọi đầu vào, để dùng trong chính sách định tuyến, chặn các lệnh gọi tốn kém hoặc ưu tiên hàng đợi.