Что такое открытые LLM для обработки и анализа контрактов?
Открытые LLM для обработки и анализа контрактов — это специализированные большие языковые модели, предназначенные для анализа, извлечения и понимания сложных юридических документов. Используя передовые архитектуры глубокого обучения, эти модели могут обрабатывать объемные контракты, выявлять ключевые положения, извлекать структурированные данные из таблиц и форм, а также предоставлять аналитические выводы на основе рассуждений. Эта технология позволяет юристам, командам по соблюдению нормативных требований и компаниям автоматизировать проверку контрактов, сократить ручной труд и обеспечить точность с беспрецедентной эффективностью. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют юридические рабочие процессы и демократизируют доступ к мощным инструментам анализа контрактов, обеспечивая широкий спектр применений — от комплексной проверки до оценки рисков и управления соответствием.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct — это визуально-языковая модель из серии Qwen2.5, демонстрирующая значительные улучшения в нескольких аспектах: она обладает мощными возможностями визуального понимания, распознавая обычные объекты при анализе текстов, диаграмм и макетов на изображениях; она функционирует как визуальный агент, способный рассуждать и динамически управлять инструментами; она может понимать видео продолжительностью более 1 часа и фиксировать ключевые события; она точно локализует объекты на изображениях, генерируя ограничивающие рамки или точки; и она поддерживает структурированный вывод для отсканированных данных, таких как счета и формы.
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Комплексное понимание контрактных документов
Qwen2.5-VL-72B-Instruct — это визуально-языковая модель из серии Qwen2.5, демонстрирующая значительные улучшения в нескольких аспектах: она обладает мощными возможностями визуального понимания, распознавая обычные объекты при анализе текстов, диаграмм и макетов на изображениях; она функционирует как визуальный агент, способный рассуждать и динамически управлять инструментами; она может понимать видео продолжительностью более 1 часа и фиксировать ключевые события; она точно локализует объекты на изображениях, генерируя ограничивающие рамки или точки; и она поддерживает структурированный вывод для отсканированных данных, таких как счета и формы. Модель демонстрирует отличную производительность по различным бенчмаркам, включая задачи с изображениями, видео и агентами. С 72 миллиардами параметров и длиной контекста 131K она превосходно извлекает структурированную информацию из сложных контрактных документов, что делает ее идеальной для рабочих процессов обработки и анализа юридических документов.
Преимущества
- Мощная модель с 72 миллиардами параметров и длиной контекста 131K для длинных контрактов.
- Превосходно анализирует текст, диаграммы и макеты в контрактных документах.
- Поддерживает структурированный вывод для извлечения данных из отсканированных форм и таблиц.
Недостатки
- Требует значительных вычислительных ресурсов для развертывания.
- Более высокая стоимость по сравнению с меньшими моделями для обработки больших объемов.
Почему мы ее любим
- Она сочетает мощные визуально-языковые возможности с генерацией структурированного вывода, что делает ее идеальной для извлечения и анализа сложных положений контрактов, таблиц и юридических норм из документов любого формата.
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V — это визуально-языковая модель (VLM) последнего поколения, выпущенная Zhipu AI. Построенная на флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air с общим количеством параметров 106B и 12B активных параметров, она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для достижения превосходной производительности при более низкой стоимости вывода. Модель способна обрабатывать разнообразный визуальный контент, такой как изображения, видео и длинные документы, достигая передовой производительности среди открытых моделей своего масштаба по 41 публичному мультимодальному бенчмарку.
zai-org/GLM-4.5V: Эффективный анализ контрактов из нескольких документов
GLM-4.5V — это визуально-языковая модель (VLM) последнего поколения, выпущенная Zhipu AI. Модель построена на флагманской текстовой модели GLM-4.5-Air, которая имеет 106 миллиардов общих параметров и 12 миллиардов активных параметров, и использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) для достижения превосходной производительности при более низкой стоимости вывода. Технически, GLM-4.5V продолжает линию GLM-4.1V-Thinking и внедряет такие инновации, как 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), значительно улучшая свои способности восприятия и рассуждения для 3D пространственных отношений. Благодаря оптимизации на этапах предварительного обучения, контролируемой донастройки и обучения с подкреплением, модель способна обрабатывать разнообразный визуальный контент, такой как изображения, видео и длинные документы, достигая передовой производительности среди открытых моделей своего масштаба по 41 публичному мультимодальному бенчмарку. Кроме того, модель оснащена переключателем «Режим мышления», позволяющим пользователям гибко выбирать между быстрыми ответами и глубокими рассуждениями для баланса эффективности и результативности — идеально для сценариев проверки контрактов.
Преимущества
- Архитектура MoE всего с 12 миллиардами активных параметров для экономичного вывода.
- Обрабатывает изображения, видео и длинные документы с длиной контекста 66K.
- Имеет «Режим мышления» для глубоких рассуждений по сложным положениям контрактов.
Недостатки
- Меньшее окно контекста по сравнению с некоторыми конкурентами.
- Может требовать переключения режимов между эффективностью и глубокими рассуждениями.
Почему мы ее любим
- Она обеспечивает исключительные возможности обработки контрактов благодаря инновационной архитектуре MoE и режиму мышления, позволяя как быструю проверку документов, так и глубокие юридические рассуждения при значительно меньших вычислительных затратах.
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторений и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность с 671 миллиардом общих параметров и длиной контекста 164K.
deepseek-ai/DeepSeek-R1: Расширенные рассуждения для анализа контрактов
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторений и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности рассуждений. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, коду и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность. С 671 миллиардом общих параметров, использующих архитектуру MoE, и впечатляющей длиной контекста 164K, DeepSeek-R1 превосходно справляется со сложным анализом контрактов, требующим глубоких логических рассуждений, интерпретации положений и оценки рисков. Обучение модели с подкреплением обеспечивает точный, надежный и практичный юридический анализ, соответствующий реальным стандартам проверки контрактов.
Преимущества
- Масштабная модель MoE с 671 миллиардом параметров и расширенными возможностями рассуждений.
- Длина контекста 164K обрабатывает чрезвычайно длинные и сложные контракты.
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1, для задач рассуждений.
Недостатки
- Более высокие цены на SiliconFlow: $2.18/M токенов вывода и $0.5/M токенов ввода.
- Требует значительных вычислительных ресурсов для развертывания.
Почему мы ее любим
- Она представляет собой вершину анализа контрактов на основе рассуждений, сочетая массивный масштаб с оптимизацией обучения с подкреплением для предоставления тонких юридических выводов, выявления рисков и интерпретации положений, что соперничает с экспертной проверкой человеком.
Сравнение LLM для обработки контрактов
В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые LLM 2025 года для обработки и анализа контрактов, каждая из которых обладает уникальной силой. Для визуально-языкового понимания документов Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct обеспечивает комплексный анализ многоформатных контрактов. Для экономичной обработки нескольких документов с глубокими возможностями рассуждений zai-org/GLM-4.5V предлагает гибкие режимы мышления, в то время как deepseek-ai/DeepSeek-R1 отдает приоритет расширенным рассуждениям для сложного юридического анализа. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных потребностей в проверке и обработке контрактов.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Визуально-языковая модель | $0.59/M токенов (ввод/вывод) | Извлечение структурированных данных из документов |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | Визуально-языковая модель (MoE) | $0.86/M (вывод) | $0.14/M (ввод) | Эффективная обработка с режимом мышления |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Модель рассуждений (MoE) | $2.18/M (вывод) | $0.5/M (ввод) | Расширенные рассуждения для сложных контрактов |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год: Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct, zai-org/GLM-4.5V и deepseek-ai/DeepSeek-R1. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в области понимания контрактных документов, извлечения структурированных данных, обработки различных форматов и глубоких юридических рассуждений.
Наш углубленный анализ показывает, что Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct является лучшим выбором для извлечения структурированных данных из контрактов благодаря своим мощным визуально-языковым возможностям и поддержке структурированного вывода из отсканированных форм, таблиц и многоформатных документов. Для организаций, которым требуется экономичная обработка с глубокими возможностями рассуждений, zai-org/GLM-4.5V предлагает отличный баланс благодаря своей архитектуре MoE и режиму мышления. Для наиболее сложного анализа контрактов, требующего расширенных логических рассуждений и оценки рисков, deepseek-ai/DeepSeek-R1 обеспечивает непревзойденную производительность благодаря длине контекста 164K и оптимизации обучения с подкреплением.