Was sind Open-Source-LLMs für die Vertragsbearbeitung und -prüfung?
Open-Source-LLMs für die Vertragsbearbeitung und -prüfung sind spezialisierte große Sprachmodelle, die entwickelt wurden, um komplexe Rechtsdokumente zu analysieren, zu extrahieren und zu verstehen. Mithilfe fortschrittlicher Deep-Learning-Architekturen können diese Modelle lange Verträge verarbeiten, Schlüsselklauseln identifizieren, strukturierte Daten aus Tabellen und Formularen extrahieren und auf Argumentation basierende Erkenntnisse liefern. Diese Technologie ermöglicht es Rechtsexperten, Compliance-Teams und Unternehmen, die Vertragsprüfung zu automatisieren, den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Genauigkeit mit beispielloser Effizienz sicherzustellen. Sie fördern die Zusammenarbeit, beschleunigen rechtliche Arbeitsabläufe und demokratisieren den Zugang zu leistungsstarken Vertragsanalysetools, wodurch eine breite Palette von Anwendungen von der Due Diligence bis zur Risikobewertung und Compliance-Verwaltung ermöglicht wird.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct ist ein Vision-Sprachmodell der Qwen2.5-Serie, das in mehreren Aspekten erhebliche Verbesserungen aufweist: Es verfügt über starke visuelle Verständnisfähigkeiten, erkennt gängige Objekte und analysiert Texte, Diagramme und Layouts in Bildern; es fungiert als visueller Agent, der in der Lage ist, zu argumentieren und Tools dynamisch zu steuern; es kann Videos von über 1 Stunde Länge verstehen und Schlüsselereignisse erfassen; es lokalisiert Objekte in Bildern genau, indem es Begrenzungsrahmen oder Punkte generiert; und es unterstützt strukturierte Ausgaben für gescannte Daten wie Rechnungen und Formulare.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Umfassendes Verständnis von Vertragsdokumenten
Qwen2.5-VL-72B-Instruct ist ein Vision-Sprachmodell der Qwen2.5-Serie, das in mehreren Aspekten erhebliche Verbesserungen aufweist: Es verfügt über starke visuelle Verständnisfähigkeiten, erkennt gängige Objekte und analysiert Texte, Diagramme und Layouts in Bildern; es fungiert als visueller Agent, der in der Lage ist, zu argumentieren und Tools dynamisch zu steuern; es kann Videos von über 1 Stunde Länge verstehen und Schlüsselereignisse erfassen; es lokalisiert Objekte in Bildern genau, indem es Begrenzungsrahmen oder Punkte generiert; und es unterstützt strukturierte Ausgaben für gescannte Daten wie Rechnungen und Formulare. Das Modell zeigt eine hervorragende Leistung bei verschiedenen Benchmarks, einschließlich Bild-, Video- und Agentenaufgaben. Mit 72B Parametern und einer Kontextlänge von 131K zeichnet es sich durch die Extraktion strukturierter Informationen aus komplexen Vertragsdokumenten aus, was es ideal für die Verarbeitung und Überprüfung von Rechtsdokumenten macht.
Vorteile
- Leistungsstarkes 72B-Parameter-Modell mit 131K Kontextlänge für lange Verträge.
- Hervorragend in der Analyse von Texten, Diagrammen und Layouts in Vertragsdokumenten.
- Unterstützt strukturierte Ausgaben zur Datenextraktion aus gescannten Formularen und Tabellen.
Nachteile
- Erfordert erhebliche Rechenressourcen für die Bereitstellung.
- Höhere Kosten im Vergleich zu kleineren Modellen für die Verarbeitung großer Mengen.
Warum wir es lieben
- Es kombiniert leistungsstarke Vision-Sprachfähigkeiten mit der Generierung strukturierter Ausgaben, wodurch es sich perfekt für die Extraktion und Analyse komplexer Vertragsklauseln, Tabellen und rechtlicher Bestimmungen aus jedem Dokumentformat eignet.
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V ist das Vision-Sprachmodell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Basierend auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air mit insgesamt 106B Parametern und 12B aktiven Parametern nutzt es eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Das Modell ist in der Lage, vielfältige visuelle Inhalte wie Bilder, Videos und lange Dokumente zu verarbeiten und erreicht unter Open-Source-Modellen seiner Größe auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung.
zai-org/GLM-4.5V: Effiziente Multi-Dokumenten-Vertragsanalyse
GLM-4.5V ist das Vision-Sprachmodell (VLM) der neuesten Generation, das von Zhipu AI veröffentlicht wurde. Das Modell basiert auf dem Flaggschiff-Textmodell GLM-4.5-Air, das insgesamt 106B Parameter und 12B aktive Parameter hat, und nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, um überlegene Leistung bei geringeren Inferenzkosten zu erzielen. Technisch folgt GLM-4.5V der Linie von GLM-4.1V-Thinking und führt Innovationen wie 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE) ein, die seine Wahrnehmungs- und Argumentationsfähigkeiten für 3D-Raumbeziehungen erheblich verbessern. Durch Optimierungen in den Phasen des Vortrainings, des überwachten Fine-Tunings und des Reinforcement Learnings ist das Modell in der Lage, vielfältige visuelle Inhalte wie Bilder, Videos und lange Dokumente zu verarbeiten und erreicht unter Open-Source-Modellen seiner Größe auf 41 öffentlichen multimodalen Benchmarks eine Spitzenleistung. Darüber hinaus verfügt das Modell über einen 'Thinking Mode'-Schalter, der es Benutzern ermöglicht, flexibel zwischen schnellen Antworten und tiefgehender Argumentation zu wählen, um Effizienz und Effektivität auszugleichen – perfekt für Vertragsprüfungsszenarien.
Vorteile
- MoE-Architektur mit nur 12B aktiven Parametern für kosteneffiziente Inferenz.
- Verarbeitet Bilder, Videos und lange Dokumente mit 66K Kontextlänge.
- Verfügt über einen 'Thinking Mode' für tiefgehende Argumentation bei komplexen Vertragsklauseln.
Nachteile
- Kleineres Kontextfenster im Vergleich zu einigen Konkurrenten.
- Kann einen Moduswechsel zwischen Effizienz und tiefgehender Argumentation erfordern.
Warum wir es lieben
- Es liefert außergewöhnliche Vertragsbearbeitungsfähigkeiten durch seine innovative MoE-Architektur und den Denkmodus, der sowohl eine schnelle Dokumentenprüfung als auch eine tiefgehende rechtliche Argumentation zu einem Bruchteil der Rechenkosten ermöglicht.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 ist ein Argumentationsmodell, das durch Reinforcement Learning (RL) angetrieben wird und die Probleme der Wiederholung und Lesbarkeit angeht. Vor RL integrierte DeepSeek-R1 Cold-Start-Daten, um seine Argumentationsleistung weiter zu optimieren. Es erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 bei Mathematik-, Code- und Argumentationsaufgaben vergleichbar ist, und hat durch sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden die Gesamteffektivität mit 671B Gesamtparametern und 164K Kontextlänge verbessert.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: Fortgeschrittene Argumentation für die Vertragsprüfung
DeepSeek-R1-0528 ist ein Argumentationsmodell, das durch Reinforcement Learning (RL) angetrieben wird und die Probleme der Wiederholung und Lesbarkeit angeht. Vor RL integrierte DeepSeek-R1 Cold-Start-Daten, um seine Argumentationsleistung weiter zu optimieren. Es erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 bei Mathematik-, Code- und Argumentationsaufgaben vergleichbar ist, und hat durch sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden die Gesamteffektivität verbessert. Mit 671B Gesamtparametern, die eine MoE-Architektur nutzen, und einer beeindruckenden Kontextlänge von 164K zeichnet sich DeepSeek-R1 durch komplexe Vertragsanalysen aus, die tiefgehende logische Argumentation, Klauselinterpretation und Risikobewertung erfordern. Das Reinforcement-Learning-Training des Modells gewährleistet eine genaue, robuste und praktische Rechtsanalyse, die den realen Standards der Vertragsprüfung entspricht.
Vorteile
- Massives 671B-Parameter-MoE-Modell mit fortschrittlichen Argumentationsfähigkeiten.
- 164K Kontextlänge bewältigt extrem lange und komplexe Verträge.
- Leistung vergleichbar mit OpenAI-o1 für Argumentationsaufgaben.
Nachteile
- Höhere SiliconFlow-Preise von 2,18 $/M Ausgabetoken und 0,5 $/M Eingabetoken.
- Erfordert erhebliche Rechenressourcen für die Bereitstellung.
Warum wir es lieben
- Es repräsentiert den Höhepunkt der argumentationsbasierten Vertragsanalyse, indem es massive Skalierung mit Reinforcement-Learning-Optimierung kombiniert, um nuancierte rechtliche Einblicke, Risikoidentifikation und Klauselinterpretation zu liefern, die der Überprüfung durch menschliche Experten ebenbürtig sind.
LLM-Vergleich für die Vertragsbearbeitung
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden Open-Source-LLMs für die Vertragsbearbeitung und -prüfung des Jahres 2025, jedes mit einer einzigartigen Stärke. Für das Vision-Sprach-Dokumentenverständnis bietet Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct eine umfassende Analyse von Verträgen in verschiedenen Formaten. Für die kosteneffiziente Verarbeitung mehrerer Dokumente mit tiefgehenden Argumentationsfähigkeiten bietet zai-org/GLM-4.5V flexible Denkmodi, während deepseek-ai/DeepSeek-R1 fortgeschrittene Argumentation für komplexe Rechtsanalysen priorisiert. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Tool für Ihre spezifischen Anforderungen an die Vertragsprüfung und -bearbeitung zu wählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Vision-Sprachmodell | 0,59 $/M Token (I/O) | Strukturierte Datenextraktion aus Dokumenten |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | Vision-Sprachmodell (MoE) | 0,86 $/M (O) | 0,14 $/M (I) | Effiziente Verarbeitung mit Denkmodus |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Argumentationsmodell (MoE) | 2,18 $/M (O) | 0,5 $/M (I) | Fortgeschrittene Argumentation für komplexe Verträge |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct, zai-org/GLM-4.5V und deepseek-ai/DeepSeek-R1. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine Innovation, Leistung und seinen einzigartigen Ansatz zur Lösung von Herausforderungen im Bereich des Verständnisses von Vertragsdokumenten, der Extraktion strukturierter Daten, der Verarbeitung verschiedener Formate und der tiefgehenden rechtlichen Argumentation aus.
Unsere detaillierte Analyse zeigt, dass Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct die erste Wahl für die Extraktion strukturierter Daten aus Verträgen ist, dank seiner leistungsstarken Vision-Sprachfähigkeiten und der Unterstützung strukturierter Ausgaben aus gescannten Formularen, Tabellen und Dokumenten in verschiedenen Formaten. Für Organisationen, die eine kosteneffiziente Verarbeitung mit tiefgehenden Argumentationsfähigkeiten benötigen, bietet zai-org/GLM-4.5V mit seiner MoE-Architektur und dem Denkmodus eine hervorragende Balance. Für die komplexeste Vertragsanalyse, die fortgeschrittene logische Argumentation und Risikobewertung erfordert, liefert deepseek-ai/DeepSeek-R1 mit seiner 164K Kontextlänge und Reinforcement-Learning-Optimierung eine unübertroffene Leistung.