什么是用于法律文件分析的开源LLM？
用于法律文件分析的开源LLM是专门设计用于处理、理解和从复杂法律文件中提取见解的大型语言模型。这些模型利用先进的自然语言处理、推理能力和扩展的上下文窗口来分析合同、判例法、监管文件和法律函件。它们支持合同条款提取、法律先例研究、合规性验证、文档摘要和风险评估等任务。通过提供开放权重和透明架构，这些模型使法律专业人士、律师事务所和企业能够构建定制的法律AI解决方案，同时维护数据隐私和对专有信息的控制。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为671B。它在数学、代码和推理任务上的表现与OpenAI-o1相当，拥有巨大的164K上下文窗口，非常适合处理冗长的法律文件、合同和案件档案。
DeepSeek-R1：复杂法律分析的卓越推理能力
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上的表现与OpenAI-o1相当，并通过精心设计的训练方法，提升了整体效率。凭借MoE架构中671B的总参数和卓越的164K上下文窗口，DeepSeek-R1擅长分析复杂的法律文件、多方合同、监管合规材料和大量判例法。其先进的推理能力使其成为合同审查、法律先例分析、风险评估和尽职调查工作流程的理想选择。
优点
- 卓越的164K上下文窗口，可处理大量法律文件。
- 针对复杂法律逻辑的先进推理能力。
- 671B参数的MoE架构，性能卓越。
缺点
- 由于模型规模较大，计算要求更高。
- SiliconFlow的定价较高，输出令牌每百万2.18美元。
我们喜爱它的理由
- 它将巨大的上下文容量与卓越的推理能力相结合，使其成为分析逻辑连贯性和全面理解至关重要的复杂多文档法律事务的终极选择。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B采用专家混合（MoE）架构，总参数量为235B，激活参数为22B。它独特地支持在复杂法律推理的思考模式和高效文档处理的非思考模式之间无缝切换，拥有131K上下文窗口并支持100多种语言。
Qwen3-235B-A22B：多功能法律智能
Qwen3-235B-A22B是通义系列中最新的大型语言模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为235B，激活参数为22B。该模型独特地支持在思考模式（用于复杂的逻辑推理、数学和编码）和非思考模式（用于高效的通用对话）之间无缝切换。它展示了显著增强的推理能力，在创意写作、角色扮演和多轮对话中具有卓越的人类偏好对齐。该模型在与外部工具精确集成的代理能力方面表现出色，并支持100多种语言和方言，具有强大的多语言指令遵循和翻译能力。对于法律文件分析，Qwen3-235B-A22B凭借其双模式操作、对国际合同的广泛多语言支持以及对条款解释和法律论证构建的强大推理能力，提供了卓越的多功能性。
优点
- 在深度推理和高效处理之间进行双模式切换。
- 支持100多种语言，适用于国际法律工作。
- 131K上下文窗口，用于全面的文档分析。
缺点
- 与DeepSeek-R1相比，上下文窗口较短。
- 可能需要针对特定任务优化模式选择。
我们喜爱它的理由
- 其独特的双模式能力和卓越的多语言支持使其非常适合处理跨境交易和多语言合同的国际律师事务所。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是一个视觉语言模型，拥有72B参数和131K上下文窗口，擅长分析扫描的法律文件、具有复杂布局的合同、图表和表格。它可以在理解视觉元素的同时，从发票、表格和法律文件中提取结构化数据。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：视觉法律文档智能
Qwen2.5-VL是通义2.5系列中的一个视觉语言模型，在多个方面显示出显著增强：它具有强大的视觉理解能力，在分析图像中的文本、图表和布局的同时识别常见对象；它作为一个视觉代理，能够进行推理并动态指导工具；它能理解超过1小时的视频并捕捉关键事件；它通过生成边界框或点来精确定位图像中的对象；并且它支持对发票和表格等扫描数据生成结构化输出。对于法律文件分析，该模型擅长处理扫描合同、具有复杂布局的法律表格、带有图表和示意图的附件以及手写法律笔记。其生成结构化输出的能力对于从各种法律文件格式中提取关键信息具有不可估量的价值。
优点
- 处理扫描和基于图像的法律文件。
- 从复杂布局和表格中提取结构化数据。
- 分析附件中的图表、示意图和视觉元素。
缺点
- SiliconFlow的定价较高，输入和输出令牌每百万0.59美元。
- 对于纯文本文档处理可能过于强大。
我们喜爱它的理由
- 它弥合了视觉和文本法律信息之间的鸿沟，对于处理结合了文本、表格、签名和复杂格式的真实世界法律文件来说不可或缺。
法律AI模型比较
在此表中，我们比较了2025年领先的用于法律文件分析的开源LLM，每个模型都具有独特的优势。DeepSeek-R1为大量法律文件提供了最长的上下文窗口，Qwen3-235B-A22B提供了多功能双模式推理和多语言支持，而Qwen2.5-VL-72B-Instruct则擅长视觉文档处理。这种并排比较有助于您为特定的法律AI应用选择最佳模型，从合同审查到合规性分析。所有定价均来自SiliconFlow。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 | 输出每百万2.18美元，输入每百万0.50美元 | 164K上下文，适用于大量文档 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推理模型 | 输出每百万1.42美元，输入每百万0.35美元 | 双模式 + 100多种语言 |
| 3 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 视觉语言模型 | 每百万令牌0.59美元（输入和输出） | 视觉文档 + 布局分析 |
常见问题
我们2025年的三大推荐模型是DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B和Qwen2.5-VL-72B-Instruct。DeepSeek-R1凭借其巨大的164K上下文窗口和卓越的复杂法律逻辑推理能力领先。Qwen3-235B-A22B提供多功能双模式操作，支持100多种语言，非常适合国际法律工作。Qwen2.5-VL-72B-Instruct擅长处理视觉法律文件，包括扫描合同、表格和具有复杂布局的文档。
对于分析冗长合同、合并协议和多方法律文件，DeepSeek-R1的164K上下文窗口是无与伦比的。对于需要多语言支持的国际合同和跨境法律工作，Qwen3-235B-A22B及其100多种语言能力是理想选择。对于处理扫描的法律文件、带有附件的法院备案、表格以及带有复杂表格和图表的文档，Qwen2.5-VL-72B-Instruct的视觉语言能力至关重要。对于一般的合同审查和法律研究，这三个模型中的任何一个都能提供出色的结果，具体选择取决于上下文长度、多语言需求或视觉处理等特定要求。