契約処理とレビューのためのオープンソースLLMとは？
契約処理とレビューのためのオープンソースLLMは、複雑な法的文書を分析、抽出、理解するために設計された特殊な大規模言語モデルです。高度な深層学習アーキテクチャを使用することで、これらのモデルは長文の契約書を処理し、主要な条項を特定し、表やフォームから構造化データを抽出し、推論に基づいた洞察を提供できます。この技術により、法務専門家、コンプライアンスチーム、企業は契約レビューを自動化し、手作業を削減し、前例のない効率で正確性を確保できます。これらはコラボレーションを促進し、法務ワークフローを加速し、強力な契約分析ツールへのアクセスを民主化し、デューデリジェンスからリスク評価、コンプライアンス管理まで幅広いアプリケーションを可能にします。
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instructは、Qwen2.5シリーズのビジョン言語モデルであり、いくつかの点で大幅な機能強化が施されています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析しながら一般的なオブジェクトを認識する強力な視覚理解能力を持ち、推論しツールを動的に指示できる視覚エージェントとして機能します。1時間以上の動画を理解し、主要なイベントを捉えることができ、バウンディングボックスや点を生成することで画像内のオブジェクトを正確に特定します。また、請求書やフォームなどのスキャンデータに対する構造化出力をサポートしています。
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct：包括的な契約文書理解
Qwen2.5-VL-72B-Instructは、Qwen2.5シリーズのビジョン言語モデルであり、いくつかの点で大幅な機能強化が施されています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析しながら一般的なオブジェクトを認識する強力な視覚理解能力を持ち、推論しツールを動的に指示できる視覚エージェントとして機能します。1時間以上の動画を理解し、主要なイベントを捉えることができ、バウンディングボックスや点を生成することで画像内のオブジェクトを正確に特定します。また、請求書やフォームなどのスキャンデータに対する構造化出力をサポートしています。このモデルは、画像、動画、エージェントタスクを含む様々なベンチマークで優れた性能を発揮します。72Bのパラメータと131Kのコンテキスト長により、複雑な契約文書から構造化情報を抽出するのに優れており、法務文書処理およびレビューワークフローに最適です。
長所
- 長文契約に対応する131Kのコンテキスト長を持つ強力な72Bパラメータモデル。
- 契約文書内のテキスト、チャート、レイアウトの分析に優れている。
- スキャンされたフォームや表からデータを抽出するための構造化出力をサポート。
短所
- デプロイにはかなりの計算リソースが必要。
- 大量処理の場合、より小型のモデルと比較してコストが高い。
私たちが気に入っている理由
- 強力なビジョン言語機能と構造化出力生成を組み合わせることで、あらゆる文書形式から複雑な契約条項、表、法的規定を抽出・分析するのに最適です。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代のビジョン言語モデル（VLM）です。総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12Bの主力テキストモデルGLM-4.5-Airを基盤とし、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れた性能を実現しています。このモデルは、画像、動画、長文ドキュメントなどの多様な視覚コンテンツを処理でき、その規模のオープンソースモデルの中で41の公開マルチモーダルベンチマークで最先端の性能を達成しています。
zai-org/GLM-4.5V：効率的な複数文書契約分析
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代のビジョン言語モデル（VLM）です。このモデルは、総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12Bの主力テキストモデルGLM-4.5-Airを基盤とし、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れた性能を実現しています。技術的には、GLM-4.5VはGLM-4.1V-Thinkingの系統を受け継ぎ、3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入し、3D空間関係に対する知覚と推論能力を大幅に向上させています。事前学習、教師ありファインチューニング、強化学習の各フェーズにわたる最適化を通じて、このモデルは画像、動画、長文ドキュメントなどの多様な視覚コンテンツを処理でき、その規模のオープンソースモデルの中で41の公開マルチモーダルベンチマークで最先端の性能を達成しています。さらに、このモデルには「思考モード」スイッチが搭載されており、ユーザーは迅速な応答と深い推論を柔軟に選択して、効率と効果のバランスを取ることができます。これは契約レビューのシナリオに最適です。
長所
- コスト効率の高い推論のための、アクティブパラメータがわずか12BのMoEアーキテクチャ。
- 66Kのコンテキスト長で画像、動画、長文ドキュメントを処理。
- 複雑な契約条項に対する深い推論のための「思考モード」を搭載。
短所
- 一部の競合モデルと比較してコンテキストウィンドウが小さい。
- 効率性と深い推論の間でモード切り替えが必要な場合がある。
私たちが気に入っている理由
- 革新的なMoEアーキテクチャと思考モードにより、優れた契約処理能力を発揮し、計算コストを大幅に削減しながら、迅速な文書スクリーニングと深い法的推論の両方を可能にします。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）を搭載した推論モデルで、繰り返しと可読性の問題を解決します。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、総パラメータ数671B、コンテキスト長164Kで全体的な有効性を向上させています。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：契約レビューのための高度な推論
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）を搭載した推論モデルで、繰り返しと可読性の問題を解決します。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。MoEアーキテクチャを活用した総パラメータ数671Bと印象的な164Kのコンテキスト長により、DeepSeek-R1は深い論理的推論、条項解釈、リスク評価を必要とする複雑な契約分析に優れています。このモデルの強化学習トレーニングは、実世界の契約レビュー基準に合致した正確で堅牢かつ実用的な法的分析を保証します。
長所
- 高度な推論能力を持つ大規模な671BパラメータMoEモデル。
- 164Kのコンテキスト長で非常に長く複雑な契約に対応。
- 推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能。
短所
- SiliconFlowでの価格設定は、出力トークン$2.18/M、入力トークン$0.5/Mと高め。
- デプロイにはかなりの計算リソースが必要。
私たちが気に入っている理由
- 推論ベースの契約分析の頂点であり、大規模なスケールと強化学習による最適化を組み合わせることで、人間の専門家によるレビューに匹敵する微妙な法的洞察、リスク特定、条項解釈を提供します。
契約処理LLM比較
この表では、2025年の契約処理とレビューにおける主要なオープンソースLLMを、それぞれの独自の強みとともに比較します。ビジョン言語による文書理解には、Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instructが多形式契約の包括的な分析を提供します。深い推論能力を持つコスト効率の高い複数文書処理には、zai-org/GLM-4.5Vが柔軟な思考モードを提供し、deepseek-ai/DeepSeek-R1は複雑な法的分析のための高度な推論を優先します。この比較表は、お客様の特定の契約レビューおよび処理ニーズに合った適切なツールを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | ビジョン言語モデル | $0.59/Mトークン (入力/出力) | 文書からの構造化データ抽出 |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | ビジョン言語モデル (MoE) | $0.86/M (出力) | $0.14/M (入力) | 思考モードによる効率的な処理 |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論モデル (MoE) | $2.18/M (出力) | $0.5/M (入力) | 複雑な契約のための高度な推論 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct、zai-org/GLM-4.5V、およびdeepseek-ai/DeepSeek-R1です。これらのモデルはそれぞれ、契約文書理解、構造化データ抽出、多形式処理、深い法的推論における課題解決に対する革新性、性能、独自のアプローチで際立っていました。
当社の詳細な分析によると、Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instructは、その強力なビジョン言語機能と、スキャンされたフォーム、表、多形式文書からの構造化出力のサポートにより、契約から構造化データを抽出するための最有力候補です。深い推論能力を備えたコスト効率の高い処理を必要とする組織には、zai-org/GLM-4.5VがそのMoEアーキテクチャと思考モードで優れたバランスを提供します。高度な論理的推論とリスク評価を必要とする最も複雑な契約分析には、deepseek-ai/DeepSeek-R1が164Kのコンテキスト長と強化学習最適化により比類のない性能を発揮します。