它不只能你聊聊法条，还能包揽审合同、串证据、做跨境合规研究等一系列具体的工作，并交给你一份可以原地使用的成果。

在Vals AI最新公布的法律测评中，GLM-Legal分别以 19.2% 的任务全通过率和 86.23% 的准确率，摘得Harvey LAB与LegalBench双榜开放权重模型榜榜首。

到底能不能干活，咱们还是得把它拉进真实的法律工作环境里溜溜，看看它能不能帮团队审合同、确定海外发布前的隐私合规事项。

咱们先来看三组官方演示（ 论GLM-5.3-Flash大战GLM-Legal，自己打自己 ）：

于是，GLM-Legal建议我们，把合作终止通知时间从60天缩短至30天，并增加最长90天的过渡支持，方便我们把代码、文档和知识交接都安排进去。

除此之外，它还结合合同已有的成果归属约定，要求交回全部的工作成果（包括尚未完成或尚未付款的部分）。

前者只是给出较泛的建议，而GLM-Legal则进一步明确了时间、交接范围等内容，并把修改方案与合同现有约定对应了起来。

当项目合作出现纠纷时，我们到底要怎样才能从一堆海量的报告、文档和聊天记录中判断对方的说法有没有问题？

但不同的地方在于，GLM-5.3-Flash只给了建议，但GLM-Legal则在建议的基础上，进一步将进度报告与更早的风险警告、内部沟通关联了起来，并落地到了具体行动。

当这条线索梳理清楚了，咱们才方便回到原件逐项核对、并搞清楚到底哪个数据才是对的，可以继续用下去的。

三、企业出海合规，把法规要求整理成行动清单 而当咱们准备在新加坡、马来西亚和印度尼西亚等海外平台上线网站时，可能会面对着用户追踪、邮件营销、海外云存储等每一项都可能涉及 隐私合规 的难题。

对此，GLM-Legal在实测中把需要关注的合规事项，拆分成了团队可以着手落实、继续核查的细致步骤，包括但不限于发布具体隐私声明、让退订请求输入抑制列表等等，一目了然。

所以沿着这个思路回头看，咱们就能更直观地明白Harvey LAB这个19.2%的全通过率到底难在哪、又值钱在哪了。

它采用了严苛的 “全条件通过”机制 ，只有当模型满足了一项任务中的所有评分条件才算通过，少一条都不行。

它的任务设计也直接对标律所派活： 给Agent一个需求、一组客户材料，并让它直接整理出一份能拿来审阅的文件。

其中光Harvey LAB首版，就设置了 超过1200项 模拟律所工作任务，覆盖并购、知识产权、银行金融等 24个 法律业务领域。

这意味着，模型从读材料、调工具，到按规矩把结果交出来，这一路都不能掉链子，才能在这里拿到一个不错的分数。

在成绩相近的情况下，GLM-Legal比Gemini 4 Argon慢了近 30分钟 、但Gemini的每项测试成本约为GLM-Legal的 70倍 ：

这一结果或许也提醒着咱们，在挑选法律工作搭子的时候，我们也得把成绩、成本和时间得放在一起考虑。

第一步 ，GLM-Lega会在GLM-5.3-Flash底座上进行法律语料中期训练，并学习法律概念、法条和分析方法，打牢专业基础。

第二步 ，GLM-Lega则需要通过数万法律任务环境中的强化学习，不断练习读材料、做分析、推进任务和交付成果。

同时，团队也在不断迭代Agent运行框架，改进材料组织、工具连接和反馈流程，让模型与工作环境一起磨合。

先考入大学法学院疯狂啃书攒内功、然后在大三四大四一头扎进律所当实习牛马，最后熬过好几年，甚至一路往上考，才终于能从小透明进化成靠谱的律师。

只不过，GLM-Lega目前还处于相对青涩的实习牛马阶段罢了，咱还不能指望它上来就达到合伙人水平。

毕竟智谱这位“法律专才”现在还有许多需要继续检验的地方，19.2%的全通过率也意味着它在严格评分条件下，多数任务仍未实现全部达标，目前还有很大的提升空间。

邀请律所、法律科技公司、企业法务团队和独立执业人士申请GLM-Legal Beta，并让专业人士参与试用、提供反馈，共同打磨模型；

智谱正拉着一群最懂行的法律人打磨GLM-Lega，目标很明确，就是让它在未来真正成为律师手里得力的辅助工具。

早在2023年，智谱就与专注智能合同等业务的法律科技公司幂律智能合作，基于ChatGLM-130B框架联合研发并推出了一款千亿参数级法律垂直模型 PowerLawGLM ，涉及法律咨询、合同起草和审查等场景。

此后，智谱更是以老股东的身份，持续参与了幂律智能的战略融资和近8000万元Pre-B轮融资。

早在今年8月，Harvey便联手Fireworks，以Kimi K3为底座，后训练出了一款自己的法律模型—— Tenet 。

据Harvey介绍，专项训练后，它完成的LAB留出任务数量接近底座的两倍，成本则保持稳定。

选好通用底座后，再用专业任务、行业数据和工作环境继续训练，仍有机会把模型的能力继续往前推一步。

而未来，谁能进一步把模型的“专业课”教得扎实，把“模拟律所”搭得更实用，让它练出更多在真实工作中能用得上的本事，或许才能真正赢得这一圈层用户的认可。

参考链接： [1] https://x.com/Zai_org/status/2109678174468534511?s=20 [2] https://z.ai/blog/glm-legal [3] https://x.com/ValsAI/status/2109678921017168061 [4] https://www.harvey.ai/blog/introducing-harveys-legal-agent-benchmark?utm_source=chatgpt.com [5] https://media.qimingpian.cn/2023/06/29/bd6b454d1bf2400827f682a6c5e7eacf.html?utm_source=chatgpt.com

量子位 QbitAI 版权所有©北京极客伙伴科技有限公司 京ICP备17005886号-1