O que são LLMs de Código Aberto para Processamento e Revisão de Contratos?
LLMs de código aberto para processamento e revisão de contratos são grandes modelos de linguagem especializados, projetados para analisar, extrair e compreender documentos jurídicos complexos. Utilizando arquiteturas avançadas de deep learning, esses modelos podem processar contratos extensos, identificar cláusulas chave, extrair dados estruturados de tabelas e formulários, e fornecer insights baseados em raciocínio. Essa tecnologia permite que profissionais jurídicos, equipes de conformidade e empresas automatizem a revisão de contratos, reduzam o esforço manual e garantam a precisão com uma eficiência sem precedentes. Eles promovem a colaboração, aceleram os fluxos de trabalho jurídicos e democratizam o acesso a poderosas ferramentas de análise de contratos, possibilitando uma ampla gama de aplicações, desde due diligence até avaliação de riscos e gestão de conformidade.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct é um modelo de visão-linguagem da série Qwen2.5 que apresenta melhorias significativas em vários aspectos: possui fortes capacidades de compreensão visual, reconhecendo objetos comuns enquanto analisa textos, gráficos e layouts em imagens; funciona como um agente visual capaz de raciocinar e direcionar ferramentas dinamicamente; pode compreender vídeos com mais de 1 hora de duração e capturar eventos chave; localiza objetos em imagens com precisão, gerando caixas delimitadoras ou pontos; e suporta saídas estruturadas para dados digitalizados como faturas e formulários.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Compreensão Abrangente de Documentos Contratuais
Qwen2.5-VL-72B-Instruct é um modelo de visão-linguagem da série Qwen2.5 que apresenta melhorias significativas em vários aspectos: possui fortes capacidades de compreensão visual, reconhecendo objetos comuns enquanto analisa textos, gráficos e layouts em imagens; funciona como um agente visual capaz de raciocinar e direcionar ferramentas dinamicamente; pode compreender vídeos com mais de 1 hora de duração e capturar eventos chave; localiza objetos em imagens com precisão, gerando caixas delimitadoras ou pontos; e suporta saídas estruturadas para dados digitalizados como faturas e formulários. O modelo demonstra excelente desempenho em vários benchmarks, incluindo tarefas de imagem, vídeo e agente. Com 72B parâmetros e 131K de comprimento de contexto, ele se destaca na extração de informações estruturadas de documentos contratuais complexos, tornando-o ideal para fluxos de trabalho de processamento e revisão de documentos jurídicos.
Prós
- Poderoso modelo de 72B parâmetros com 131K de comprimento de contexto para contratos longos.
- Destaca-se na análise de texto, gráficos e layouts dentro de documentos contratuais.
- Suporta saídas estruturadas para extração de dados de formulários e tabelas digitalizados.
Contras
- Requer recursos computacionais significativos para implantação.
- Custo mais alto em comparação com modelos menores para processamento de alto volume.
Por Que Amamos
- Ele combina poderosas capacidades de visão-linguagem com geração de saída estruturada, tornando-o perfeito para extrair e analisar cláusulas contratuais complexas, tabelas e disposições legais de qualquer formato de documento.
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem (VLM) lançado pela Zhipu AI. Construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air com 106B parâmetros totais e 12B parâmetros ativos, ele utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para alcançar desempenho superior a um custo de inferência mais baixo. O modelo é capaz de processar diversos conteúdos visuais, como imagens, vídeos e documentos longos, alcançando desempenho de ponta entre os modelos de código aberto de sua escala em 41 benchmarks multimodais públicos.
zai-org/GLM-4.5V: Análise Eficiente de Contratos Multi-Documentos
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem (VLM) lançado pela Zhipu AI. O modelo é construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air, que possui 106B parâmetros totais e 12B parâmetros ativos, e utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para alcançar desempenho superior a um custo de inferência mais baixo. Tecnicamente, o GLM-4.5V segue a linhagem do GLM-4.1V-Thinking e introduz inovações como o 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), aprimorando significativamente suas habilidades de percepção e raciocínio para relações espaciais 3D. Através da otimização nas fases de pré-treinamento, ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço, o modelo é capaz de processar diversos conteúdos visuais, como imagens, vídeos e documentos longos, alcançando desempenho de ponta entre os modelos de código aberto de sua escala em 41 benchmarks multimodais públicos. Além disso, o modelo possui um interruptor de 'Modo de Raciocínio', permitindo que os usuários escolham flexivelmente entre respostas rápidas e raciocínio profundo para equilibrar eficiência e eficácia – perfeito para cenários de revisão de contratos.
Prós
- Arquitetura MoE com apenas 12B parâmetros ativos para inferência econômica.
- Processa imagens, vídeos e documentos longos com 66K de comprimento de contexto.
- Possui 'Modo de Raciocínio' para raciocínio profundo em cláusulas contratuais complexas.
Contras
- Janela de contexto menor em comparação com alguns concorrentes.
- Pode exigir a troca de modo entre eficiência e raciocínio profundo.
Por Que Amamos
- Ele oferece capacidades excepcionais de processamento de contratos através de sua arquitetura MoE inovadora e modo de raciocínio, permitindo tanto a triagem rápida de documentos quanto o raciocínio jurídico profundo a uma fração do custo computacional.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 é um modelo de raciocínio alimentado por aprendizado por reforço (RL) que aborda os problemas de repetição e legibilidade. Antes do RL, o DeepSeek-R1 incorporou dados de cold-start para otimizar ainda mais seu desempenho de raciocínio. Ele alcança desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio, e através de métodos de treinamento cuidadosamente projetados, aprimorou a eficácia geral com 671B parâmetros totais e 164K de comprimento de contexto.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: Raciocínio Avançado para Revisão de Contratos
DeepSeek-R1-0528 é um modelo de raciocínio alimentado por aprendizado por reforço (RL) que aborda os problemas de repetição e legibilidade. Antes do RL, o DeepSeek-R1 incorporou dados de cold-start para otimizar ainda mais seu desempenho de raciocínio. Ele alcança desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio, e através de métodos de treinamento cuidadosamente projetados, aprimorou a eficácia geral. Com 671B parâmetros totais utilizando uma arquitetura MoE e um impressionante comprimento de contexto de 164K, o DeepSeek-R1 se destaca na análise de contratos complexos que exigem raciocínio lógico profundo, interpretação de cláusulas e avaliação de riscos. O treinamento do modelo por aprendizado por reforço garante uma análise jurídica precisa, robusta e prática, alinhada com os padrões de revisão de contratos do mundo real.
Prós
- Modelo MoE massivo de 671B parâmetros com capacidades avançadas de raciocínio.
- 164K de comprimento de contexto lida com contratos extremamente longos e complexos.
- Desempenho comparável ao OpenAI-o1 para tarefas de raciocínio.
Contras
- Preço mais alto no SiliconFlow a $2.18/M tokens de saída e $0.5/M tokens de entrada.
- Requer recursos computacionais significativos para implantação.
Por Que Amamos
- Ele representa o auge da análise de contratos baseada em raciocínio, combinando escala massiva com otimização por aprendizado por reforço para fornecer insights jurídicos matizados, identificação de riscos e interpretação de cláusulas que rivalizam com a revisão de especialistas humanos.
Comparativo de LLMs para Processamento de Contratos
Nesta tabela, comparamos os principais LLMs de código aberto de 2025 para processamento e revisão de contratos, cada um com uma força única. Para compreensão de documentos de visão-linguagem, Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct oferece análise abrangente de contratos em múltiplos formatos. Para processamento multi-documentos eficiente em termos de custo com capacidades de raciocínio profundo, zai-org/GLM-4.5V oferece modos de raciocínio flexíveis, enquanto deepseek-ai/DeepSeek-R1 prioriza o raciocínio avançado para análise jurídica complexa. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher a ferramenta certa para suas necessidades específicas de revisão e processamento de contratos.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Principal Vantagem |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visão-Linguagem | $0.59/M tokens (E/S) | Extração de dados estruturados de documentos |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | Modelo de Visão-Linguagem (MoE) | $0.86/M (S) | $0.14/M (E) | Processamento eficiente com modo de raciocínio |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modelo de Raciocínio (MoE) | $2.18/M (S) | $0.5/M (E) | Raciocínio avançado para contratos complexos |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct, zai-org/GLM-4.5V e deepseek-ai/DeepSeek-R1. Cada um desses modelos se destacou por sua inovação, desempenho e abordagem única para resolver desafios na compreensão de documentos contratuais, extração de dados estruturados, processamento multi-formato e raciocínio jurídico profundo.
Nossa análise aprofundada mostra que Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct é a melhor escolha para extrair dados estruturados de contratos, graças às suas poderosas capacidades de visão-linguagem e suporte para saídas estruturadas de formulários digitalizados, tabelas e documentos em múltiplos formatos. Para organizações que exigem processamento econômico com capacidades de raciocínio profundo, zai-org/GLM-4.5V oferece um excelente equilíbrio com sua arquitetura MoE e modo de raciocínio. Para a análise de contratos mais complexa que exige raciocínio lógico avançado e avaliação de riscos, deepseek-ai/DeepSeek-R1 oferece desempenho inigualável com seu comprimento de contexto de 164K e otimização por aprendizado por reforço.