Thomson Reuters 基于 Qwen 自训 397B 法律大模型,合规场景胜 GPT-5.4
DeepLearningAI · x · 2026-09-09
Thomson Reuters 发布专有法律金融大模型家族 Thomson,基于 Qwen 构建,用自有数据工程与再训练管线打造,专攻法律、税务、金融、新闻等强监管领域。
- 架构:MoE,3970 亿参数,每 token 激活 170 亿;输入上限 26.2 万 token。
- 成绩:Thomson-1.0-Large 在税务/法律/新闻内容的完整性与事实性上小幅超过 GPT-5.4 与 Claude Sonnet 5,在开放网页内容的事实性上反超约 15 分;Small 版本也胜过 Gemma4-31B 与 Claude Haiku 4.5。
- 部署:首先用于 CoCounsel Legal(法律研究/分析/起草),后续扩展到其他产品;仅面向商业客户。
- 开源:350 亿参数的 Thomson-1.0-Small 将以开放权重形式在 Hugging Face 发布,供学术与非商业用途。
吴恩达的 DeepLearning.AI 以此论证:通用 AI 在强监管行业不够用,基于专有数据微调的领域模型将成为企业技术的重要范式。
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