Harvey发布二代平台与首个自研法律模型Tenet

8月19日，法律AI公司Harvey发布二代平台Harvey II，并推出首个专为法律工作训练的自研模型Harvey Tenet。新平台以「事务/案件」和项目为核心组织工作方式，智能体开工即拥有所需的文件、上下文、权限和历史记录，并可将任务分配下去；平台还新增记忆功能与专业领域上下文，旨在提升处理复杂法律任务的能力。

已确认

• Harvey II 平台发布，核心为以案件为中心的组织方式、记忆功能与智能体协作机制
• Harvey Tenet 为公司首个自研专有法律模型，专为法律工作训练；据 Business Insider 报道（@meliarobin 转述），Tenet 基于 Kimi K3 的一个版本，在模拟纠纷和案卷数据上训练而成，创始人 Gabe Per 接受了报道采访
• 据 @meliarobin 披露的训练细节：Tenet 以 Kimi K3 为基座，与 FireworksAI 合作完成后期训练，采用 Rank-64 全网络 LoRA（带重要性比掩码），使用 134 块 B300 GPU 训练约两个月
• 据 @dejavucoder 转述，Tenet 的训练数据结合公开法律数据、合成数据及人类专家数据；在 LAB 基准测试中，Tenet 的全通过率较基座提升 82%

为什么重要

• @meliarobin 指出，自研模型旨在帮助 Harvey 摆脱「套壳」争议并降低成本：短期内通过自有基础设施处理更多工作，长期则可作为律师事务所训练自身模型的基础模块
• 这是法律垂直领域头部公司从调用通用模型转向自研专用模型的标志性动作，其披露的具体训练配置（基座选择、LoRA 方案与算力规模）也为行业提供了少见的垂直模型后训练参考样本

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