Rayline 推出 ARC：可在模型間分配代理步驟的開放權重模型

由 David Gilmore 創立的 Rayline 已發布 ARC，並稱其為統一的 AI 路由模型。對於代理工作的每個步驟，ARC 會根據目前對話、可用算力與快取的上下文，選擇模型及其思考程度。它可以切換模型、調整推理等級或維持原狀，也能在同一個工作階段混用雲端與本機模型。

Rayline 聲稱，ARC 的品質可達 Claude Opus 5.5 的 97.5%，成本最高可降低至十分之一。在 Hermes 示範中，Rayline 表示，相較於每個步驟都使用 Opus 5.5，完成相同任務所耗用的 token 少了 49%。其技術報告摘要指出，DeepSWE 的表現為 68.7%，Opus 5.5 則為 69.9%，而每項任務的成本僅為後者的 7%。以上數據皆為 Rayline 提供。

這款 8 億參數的路由器以 Apache 2.0 授權在 Hugging Face 開放權重（rayline-ai/ARC-1.0），也能在本機執行。Rayline 提供三種使用方式：

• Generation API：由 Rayline 負責路由與生成。ARC Sage 預設偏重品質，ARC Swift 則偏重效率，兩者都按模型計價。ARC Dynamic 可調整成本與品質之間的取捨，並按所選模型的費率收費，不加價。它可作為 Claude Code、OpenCode、Cursor、OpenClaw 及其他代理框架中的替代模型直接使用。
• Routes API：回傳模型與推理等級，由應用程式在自己的基礎設施上呼叫模型進行推理。
• Decisions API：針對任意輸入回傳選項、機率與分數，可用於制定路由政策、控管高成本呼叫或安排佇列優先順序。