Arena AIは、新たなルーティングシステム「Max」を発表した。Maxはタスクの難易度とコストを基に、各リクエストをどの基盤モデルに処理させるかを判断する。ライブテストではAgent Arenaのリーダーボードで首位に立ち、スコアを14.7％向上させた。タスクあたりの平均コストは$3.27だった。
Maxの仕組み
このシステムは、250万件を超える実環境のセッションを分析し、各モデルの得意分野を学習する。コーディングではセッションの67％をAstra (Medium)に割り当てる。チャットではAstra (Max)に49％、Fable 5.1 (Max)に42％を振り分ける。一般的な業務タスクでは、Fable 5.1 (Max)が49％、Astra (Medium)が43％を処理する。タスクに適したモデルを選ぶことで、Maxは性能とコストの「パレートフロンティア」を押し上げる。つまり、同じかそれ以下の価格で、より良い結果を得られる。
初期の成果と利用方法
同じテストでMaxは、従来の公開モデルの首位だったFable 5.1 (Max)を0.3％上回り、コストは37.5％低かった。以前に実施したFable 5とKimi K3の実験では、タスクあたりのコスト中央値が$1.06で、性能が10.7％向上し、コストを54％削減した。ローンチを記念してArena AIは、最も高性能なMaxの構成（Fable 5.1 + Astra）を、期間限定でエージェントモードから無料で利用できるようにしている。API利用を申し込むこともできる。
なぜ重要か
AIエージェントを使う開発者や企業にとって、Maxは品質を維持・向上させながら、タスクごとの費用を抑えられる。大規模なプロジェクトを予算内で進めやすくなり、小規模なチームも高性能なAIを高額な料金を払わずに試せる。
