Que sont les LLM Open Source pour le Traitement et l'Examen des Contrats ?
Les LLM open source pour le traitement et l'examen des contrats sont des grands modèles linguistiques spécialisés conçus pour analyser, extraire et comprendre des documents juridiques complexes. Utilisant des architectures d'apprentissage profond avancées, ces modèles peuvent traiter de longs contrats, identifier les clauses clés, extraire des données structurées des tableaux et formulaires, et fournir des informations basées sur le raisonnement. Cette technologie permet aux professionnels du droit, aux équipes de conformité et aux entreprises d'automatiser l'examen des contrats, de réduire l'effort manuel et d'assurer la précision avec une efficacité sans précédent. Ils favorisent la collaboration, accélèrent les flux de travail juridiques et démocratisent l'accès à de puissants outils d'analyse de contrats, permettant un large éventail d'applications, de la diligence raisonnable à l'évaluation des risques et à la gestion de la conformité.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct est un modèle vision-langage de la série Qwen2.5 qui présente des améliorations significatives à plusieurs égards : il possède de fortes capacités de compréhension visuelle, reconnaissant les objets courants tout en analysant les textes, les graphiques et les mises en page dans les images ; il fonctionne comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils ; il peut comprendre des vidéos de plus d'une heure et capturer les événements clés ; il localise avec précision les objets dans les images en générant des boîtes englobantes ou des points ; et il prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct : Compréhension Complète des Documents Contractuels
Qwen2.5-VL-72B-Instruct est un modèle vision-langage de la série Qwen2.5 qui présente des améliorations significatives à plusieurs égards : il possède de fortes capacités de compréhension visuelle, reconnaissant les objets courants tout en analysant les textes, les graphiques et les mises en page dans les images ; il fonctionne comme un agent visuel capable de raisonner et de diriger dynamiquement des outils ; il peut comprendre des vidéos de plus d'une heure et capturer les événements clés ; il localise avec précision les objets dans les images en générant des boîtes englobantes ou des points ; et il prend en charge les sorties structurées pour les données numérisées comme les factures et les formulaires. Le modèle démontre d'excellentes performances sur divers benchmarks, y compris les tâches d'image, de vidéo et d'agent. Avec 72 milliards de paramètres et une longueur de contexte de 131K, il excelle dans l'extraction d'informations structurées à partir de documents contractuels complexes, ce qui le rend idéal pour les flux de travail de traitement et d'examen de documents juridiques.
Avantages
- Puissant modèle de 72 milliards de paramètres avec une longueur de contexte de 131K pour les contrats longs.
- Excellente capacité d'analyse de texte, de graphiques et de mises en page dans les documents contractuels.
- Prend en charge les sorties structurées pour l'extraction de données à partir de formulaires et de tableaux numérisés.
Inconvénients
- Nécessite des ressources de calcul importantes pour le déploiement.
- Coût plus élevé par rapport aux modèles plus petits pour le traitement à grand volume.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine de puissantes capacités vision-langage avec la génération de sorties structurées, ce qui le rend parfait pour extraire et analyser des clauses contractuelles complexes, des tableaux et des dispositions légales de tout format de document.
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Construit sur le modèle texte phare GLM-4.5-Air avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs, il utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) pour atteindre des performances supérieures à un coût d'inférence inférieur. Le modèle est capable de traiter divers contenus visuels tels que des images, des vidéos et de longs documents, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source de son échelle sur 41 benchmarks multimodaux publics.
zai-org/GLM-4.5V : Analyse Efficace de Contrats Multi-Documents
GLM-4.5V est la dernière génération de modèle vision-langage (VLM) publiée par Zhipu AI. Le modèle est construit sur le modèle texte phare GLM-4.5-Air, qui compte 106 milliards de paramètres au total et 12 milliards de paramètres actifs, et il utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) pour atteindre des performances supérieures à un coût d'inférence inférieur. Techniquement, GLM-4.5V s'inscrit dans la lignée de GLM-4.1V-Thinking et introduit des innovations comme l'encodage de position rotationnel 3D (3D-RoPE), améliorant considérablement ses capacités de perception et de raisonnement pour les relations spatiales 3D. Grâce à l'optimisation des phases de pré-entraînement, de fine-tuning supervisé et d'apprentissage par renforcement, le modèle est capable de traiter divers contenus visuels tels que des images, des vidéos et de longs documents, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source de son échelle sur 41 benchmarks multimodaux publics. De plus, le modèle dispose d'un interrupteur 'Mode de Réflexion', permettant aux utilisateurs de choisir de manière flexible entre des réponses rapides et un raisonnement approfondi pour équilibrer l'efficacité et l'efficience, parfait pour les scénarios d'examen de contrats.
Avantages
- Architecture MoE avec seulement 12 milliards de paramètres actifs pour une inférence rentable.
- Traite les images, les vidéos et les documents longs avec une longueur de contexte de 66K.
- Dispose d'un 'Mode de Réflexion' pour un raisonnement approfondi sur les clauses contractuelles complexes.
Inconvénients
- Fenêtre de contexte plus petite par rapport à certains concurrents.
- Peut nécessiter un changement de mode entre l'efficacité et le raisonnement approfondi.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre des capacités exceptionnelles de traitement des contrats grâce à son architecture MoE innovante et son mode de réflexion, permettant à la fois un examen rapide des documents et un raisonnement juridique approfondi à une fraction du coût de calcul.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant le RL, DeepSeek-R1 a incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré l'efficacité globale avec un total de 671 milliards de paramètres et une longueur de contexte de 164K.
deepseek-ai/DeepSeek-R1 : Raisonnement Avancé pour l'Examen des Contrats
DeepSeek-R1-0528 est un modèle de raisonnement alimenté par l'apprentissage par renforcement (RL) qui résout les problèmes de répétition et de lisibilité. Avant le RL, DeepSeek-R1 a incorporé des données de démarrage à froid pour optimiser davantage ses performances de raisonnement. Il atteint des performances comparables à OpenAI-o1 sur les tâches de mathématiques, de code et de raisonnement, et grâce à des méthodes d'entraînement soigneusement conçues, il a amélioré l'efficacité globale. Avec un total de 671 milliards de paramètres utilisant une architecture MoE et une impressionnante longueur de contexte de 164K, DeepSeek-R1 excelle dans l'analyse de contrats complexes nécessitant un raisonnement logique approfondi, l'interprétation des clauses et l'évaluation des risques. L'entraînement par apprentissage par renforcement du modèle garantit une analyse juridique précise, robuste et pratique, alignée sur les normes d'examen de contrats du monde réel.
Avantages
- Modèle MoE massif de 671 milliards de paramètres avec des capacités de raisonnement avancées.
- La longueur de contexte de 164K gère les contrats extrêmement longs et complexes.
- Performances comparables à OpenAI-o1 pour les tâches de raisonnement.
Inconvénients
- Tarification plus élevée sur SiliconFlow à 2,18 $/M de jetons de sortie et 0,5 $/M de jetons d'entrée.
- Nécessite des ressources de calcul importantes pour le déploiement.
Pourquoi nous l'aimons
- Il représente le summum de l'analyse de contrats basée sur le raisonnement, combinant une échelle massive avec l'optimisation par apprentissage par renforcement pour fournir des informations juridiques nuancées, l'identification des risques et l'interprétation des clauses qui rivalisent avec l'examen d'experts humains.
Comparaison des LLM pour le Traitement des Contrats
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM open source de 2025 pour le traitement et l'examen des contrats, chacun avec une force unique. Pour la compréhension de documents vision-langage, Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct offre une analyse complète des contrats multi-formats. Pour un traitement multi-documents rentable avec des capacités de raisonnement approfondies, zai-org/GLM-4.5V propose des modes de réflexion flexibles, tandis que deepseek-ai/DeepSeek-R1 privilégie le raisonnement avancé pour l'analyse juridique complexe. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon outil pour vos besoins spécifiques d'examen et de traitement de contrats.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force Principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modèle Vision-Langage | 0,59 $/M de jetons (E/S) | Extraction de données structurées à partir de documents |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | Modèle Vision-Langage (MoE) | 0,86 $/M (S) | 0,14 $/M (E) | Traitement efficace avec mode de réflexion |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modèle de Raisonnement (MoE) | 2,18 $/M (S) | 0,5 $/M (E) | Raisonnement avancé pour les contrats complexes |
Foire Aux Questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct, zai-org/GLM-4.5V et deepseek-ai/DeepSeek-R1. Chacun de ces modèles s'est distingué par son innovation, ses performances et son approche unique pour résoudre les défis de la compréhension de documents contractuels, de l'extraction de données structurées, du traitement multi-formats et du raisonnement juridique approfondi.
Notre analyse approfondie montre que Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct est le meilleur choix pour extraire des données structurées des contrats, grâce à ses puissantes capacités vision-langage et à la prise en charge des sorties structurées à partir de formulaires numérisés, de tableaux et de documents multi-formats. Pour les organisations nécessitant un traitement rentable avec des capacités de raisonnement approfondies, zai-org/GLM-4.5V offre un excellent équilibre avec son architecture MoE et son mode de réflexion. Pour l'analyse de contrats la plus complexe nécessitant un raisonnement logique avancé et une évaluation des risques, deepseek-ai/DeepSeek-R1 offre des performances inégalées avec sa longueur de contexte de 164K et son optimisation par apprentissage par renforcement.