Harvey以Kimi K3为底座自训法律模型，应用层自研模型成新趋势
机器之心 · wechat · 2026-09-14
机器之心梳理了应用层 AI 企业“自训练专属模型”的新趋势，并介绍情感机器推出的训练平台 PyTRIO。
行业趋势与案例
- 法律 AI 公司 Harvey 发布首个开放权重后训练模型 Tenet，以 Kimi K3 为底座，在法律智能体基准 LAB 上全通过率 19.7%，高于 Fable5（11.5%）和 GPT-5.6 Sol（2.5%），单任务成本 5.92 美元也更低。
- Cursor 的 Composer 2 以 Kimi K2.5 为底座，结合持续预训练与大规模强化学习及产品反馈，多项编程基准进入第一梯队，推理成本约为同类前沿编程模型的 1/6–1/10。
- 桥水基金与 Thinking Machines Lab 以 Qwen3-235B 为基础、金融专家参与标注，六类金融信息筛选任务准确率 84.7%，超过最佳前沿模型（78.2%），单任务推理成本降低 13.8 倍。
- Mercor CEO Brendan Foody 认为，企业将先针对会计、销售、设计等领域后训练开放模型，再为大客户定制，以摆脱对闭源 API 服务条款、价格与供给的依赖，把数据与业务判断沉淀为资产。
PyTRIO 平台
- 情感机器推出 Training API 模式（TaaS）：用户在本地编写数据、Loss、Reward 和训练逻辑，GPU 计算通过 API 上云，分布式训练与环境配置由平台处理，已适配昇腾 950PR、910B 等国产芯片。
- 示例实验：Search-R1 多轮搜索 RL 用约 13.3 元成本将 MacroEM 从 28.57% 提升至 45.71%；医疗蒸馏 SAR-OPD 在 MedQA-zh 达 84.33% 同时恢复通用能力；VisionGRPO 使 GeoQA 准确率从 71% 升至 87%。按 Token 或 GPU 时两种计费模式适配不同负载。
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