¿Qué son los LLM de Código Abierto para el Procesamiento y Revisión de Contratos?
Los LLM de código abierto para el procesamiento y revisión de contratos son modelos de lenguaje grandes especializados diseñados para analizar, extraer y comprender documentos legales complejos. Utilizando arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo, estos modelos pueden procesar contratos extensos, identificar cláusulas clave, extraer datos estructurados de tablas y formularios, y proporcionar información basada en el razonamiento. Esta tecnología permite a los profesionales legales, equipos de cumplimiento y empresas automatizar la revisión de contratos, reducir el esfuerzo manual y garantizar la precisión con una eficiencia sin precedentes. Fomentan la colaboración, aceleran los flujos de trabajo legales y democratizan el acceso a potentes herramientas de análisis de contratos, permitiendo una amplia gama de aplicaciones, desde la diligencia debida hasta la evaluación de riesgos y la gestión del cumplimiento.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct es un modelo de visión-lenguaje de la serie Qwen2.5 que muestra mejoras significativas en varios aspectos: tiene fuertes capacidades de comprensión visual, reconociendo objetos comunes mientras analiza textos, gráficos y diseños en imágenes; funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas dinámicamente; puede comprender videos de más de 1 hora de duración y capturar eventos clave; localiza objetos con precisión en imágenes generando cuadros delimitadores o puntos; y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Comprensión Integral de Documentos Contractuales
Qwen2.5-VL-72B-Instruct es un modelo de visión-lenguaje de la serie Qwen2.5 que muestra mejoras significativas en varios aspectos: tiene fuertes capacidades de comprensión visual, reconociendo objetos comunes mientras analiza textos, gráficos y diseños en imágenes; funciona como un agente visual capaz de razonar y dirigir herramientas dinámicamente; puede comprender videos de más de 1 hora de duración y capturar eventos clave; localiza objetos con precisión en imágenes generando cuadros delimitadores o puntos; y admite salidas estructuradas para datos escaneados como facturas y formularios. El modelo demuestra un excelente rendimiento en varios puntos de referencia, incluyendo tareas de imagen, video y agente. Con 72B parámetros y una longitud de contexto de 131K, sobresale en la extracción de información estructurada de documentos contractuales complejos, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo de procesamiento y revisión de documentos legales.
Ventajas
- Potente modelo de 72B parámetros con una longitud de contexto de 131K para contratos largos.
- Sobresale en el análisis de texto, gráficos y diseños dentro de documentos contractuales.
- Admite salidas estructuradas para extraer datos de formularios y tablas escaneados.
Desventajas
- Requiere importantes recursos computacionales para su implementación.
- Mayor costo en comparación con modelos más pequeños para el procesamiento de alto volumen.
Por Qué Nos Encanta
- Combina potentes capacidades de visión-lenguaje con la generación de resultados estructurados, lo que lo hace perfecto para extraer y analizar cláusulas contractuales complejas, tablas y disposiciones legales de cualquier formato de documento.
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje (VLM) lanzada por Zhipu AI. Construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air con un total de 106B parámetros y 12B parámetros activos, utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) para lograr un rendimiento superior a un costo de inferencia más bajo. El modelo es capaz de procesar contenido visual diverso como imágenes, videos y documentos largos, logrando un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto de su escala en 41 puntos de referencia multimodales públicos.
zai-org/GLM-4.5V: Análisis Eficiente de Contratos Multi-Documento
GLM-4.5V es la última generación de modelos de visión-lenguaje (VLM) lanzada por Zhipu AI. El modelo está construido sobre el modelo de texto insignia GLM-4.5-Air, que tiene un total de 106B parámetros y 12B parámetros activos, y utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) para lograr un rendimiento superior a un costo de inferencia más bajo. Técnicamente, GLM-4.5V sigue el linaje de GLM-4.1V-Thinking e introduce innovaciones como la Codificación Posicional Rotada 3D (3D-RoPE), mejorando significativamente sus capacidades de percepción y razonamiento para relaciones espaciales 3D. A través de la optimización en las fases de preentrenamiento, ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo, el modelo es capaz de procesar contenido visual diverso como imágenes, videos y documentos largos, logrando un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto de su escala en 41 puntos de referencia multimodales públicos. Además, el modelo cuenta con un interruptor de 'Modo de Pensamiento', que permite a los usuarios elegir flexiblemente entre respuestas rápidas y razonamiento profundo para equilibrar la eficiencia y la efectividad, perfecto para escenarios de revisión de contratos.
Ventajas
- Arquitectura MoE con solo 12B parámetros activos para una inferencia rentable.
- Procesa imágenes, videos y documentos largos con una longitud de contexto de 66K.
- Cuenta con 'Modo de Pensamiento' para un razonamiento profundo sobre cláusulas contractuales complejas.
Desventajas
- Ventana de contexto más pequeña en comparación con algunos competidores.
- Puede requerir cambiar de modo entre eficiencia y razonamiento profundo.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece capacidades excepcionales de procesamiento de contratos a través de su innovadora arquitectura MoE y modo de pensamiento, permitiendo tanto el cribado rápido de documentos como el razonamiento legal profundo a una fracción del costo computacional.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes de RL, DeepSeek-R1 incorporó datos de arranque en frío para optimizar aún más su rendimiento de razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general con un total de 671B parámetros y una longitud de contexto de 164K.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: Razonamiento Avanzado para la Revisión de Contratos
DeepSeek-R1-0528 es un modelo de razonamiento impulsado por aprendizaje por refuerzo (RL) que aborda los problemas de repetición y legibilidad. Antes de RL, DeepSeek-R1 incorporó datos de arranque en frío para optimizar aún más su rendimiento de razonamiento. Logra un rendimiento comparable al de OpenAI-o1 en tareas de matemáticas, código y razonamiento, y a través de métodos de entrenamiento cuidadosamente diseñados, ha mejorado la efectividad general. Con un total de 671B parámetros que aprovechan una arquitectura MoE y una impresionante longitud de contexto de 164K, DeepSeek-R1 sobresale en el análisis de contratos complejos que requieren un razonamiento lógico profundo, interpretación de cláusulas y evaluación de riesgos. El entrenamiento del modelo mediante aprendizaje por refuerzo garantiza un análisis legal preciso, robusto y práctico, alineado con los estándares de revisión de contratos del mundo real.
Ventajas
- Modelo MoE masivo de 671B parámetros con capacidades de razonamiento avanzadas.
- La longitud de contexto de 164K maneja contratos extremadamente largos y complejos.
- Rendimiento comparable al de OpenAI-o1 para tareas de razonamiento.
Desventajas
- Precios más altos de SiliconFlow a $2.18/M tokens de salida y $0.5/M tokens de entrada.
- Requiere importantes recursos computacionales para su implementación.
Por Qué Nos Encanta
- Representa la cúspide del análisis de contratos basado en el razonamiento, combinando una escala masiva con la optimización del aprendizaje por refuerzo para ofrecer conocimientos legales matizados, identificación de riesgos e interpretación de cláusulas que rivalizan con la revisión de expertos humanos.
Comparación de LLM para el Procesamiento de Contratos
En esta tabla, comparamos los principales LLM de código abierto de 2025 para el procesamiento y revisión de contratos, cada uno con una fortaleza única. Para la comprensión de documentos de visión-lenguaje, Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct proporciona un análisis integral de contratos en múltiples formatos. Para el procesamiento eficiente de múltiples documentos con capacidades de razonamiento profundo, zai-org/GLM-4.5V ofrece modos de pensamiento flexibles, mientras que deepseek-ai/DeepSeek-R1 prioriza el razonamiento avanzado para el análisis legal complejo. Esta vista comparativa le ayuda a elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas de revisión y procesamiento de contratos.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Ventaja Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visión-Lenguaje | $0.59/M tokens (E/S) | Extracción de datos estructurados de documentos |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | Modelo de Visión-Lenguaje (MoE) | $0.86/M (S) | $0.14/M (E) | Procesamiento eficiente con modo de pensamiento |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modelo de Razonamiento (MoE) | $2.18/M (S) | $0.5/M (E) | Razonamiento avanzado para contratos complejos |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres selecciones principales para 2025 son Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct, zai-org/GLM-4.5V y deepseek-ai/DeepSeek-R1. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en la comprensión de documentos contractuales, extracción de datos estructurados, procesamiento multiformato y razonamiento legal profundo.
Nuestro análisis en profundidad muestra que Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct es la mejor opción para extraer datos estructurados de contratos, gracias a sus potentes capacidades de visión-lenguaje y soporte para salidas estructuradas de formularios escaneados, tablas y documentos multiformato. Para organizaciones que requieren un procesamiento rentable con capacidades de razonamiento profundo, zai-org/GLM-4.5V ofrece un excelente equilibrio con su arquitectura MoE y modo de pensamiento. Para el análisis de contratos más complejo que requiere razonamiento lógico avanzado y evaluación de riesgos, deepseek-ai/DeepSeek-R1 ofrece un rendimiento inigualable con su longitud de contexto de 164K y optimización de aprendizaje por refuerzo.