什么是用于合同处理与审查的开源LLM？
用于合同处理与审查的开源LLM是专门设计用于分析、提取和理解复杂法律文档的大型语言模型。利用先进的深度学习架构，这些模型可以处理冗长的合同，识别关键条款，从表格和表单中提取结构化数据，并提供基于推理的见解。这项技术使法律专业人士、合规团队和企业能够自动化合同审查，减少人工工作量，并以前所未有的效率确保准确性。它们促进协作，加速法律工作流程，并使强大的合同分析工具普及化，支持从尽职调查到风险评估和合规管理等广泛应用。
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是Qwen2.5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准确地定位图像中的对象；它支持对发票和表单等扫描数据进行结构化输出。
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct：全面的合同文档理解
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是Qwen2.5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准确地定位图像中的对象；它支持对发票和表单等扫描数据进行结构化输出。该模型在图像、视频和代理任务等各种基准测试中表现出色。凭借72B参数和131K上下文长度，它擅长从复杂的合同文档中提取结构化信息，使其成为法律文档处理和审查工作流程的理想选择。
优点
- 强大的72B参数模型，具有131K上下文长度，适用于长合同。
- 擅长分析合同文档中的文本、图表和布局。
- 支持结构化输出，用于从扫描的表单和表格中提取数据。
缺点
- 部署需要大量的计算资源。
- 与小型模型相比，高容量处理成本更高。
我们喜爱它的理由
- 它结合了强大的视觉-语言能力和结构化输出生成，使其非常适合从任何文档格式中提取和分析复杂的合同条款、表格和法律规定。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉-语言模型（VLM）。它基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，总参数为106B，活跃参数为12B，采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。该模型能够处理图像、视频和长文档等多样化的视觉内容，在41个公共多模态基准测试中，在其规模的开源模型中达到了最先进的性能。
zai-org/GLM-4.5V：高效的多文档合同分析
GLM-4.5V是智谱AI发布的最新一代视觉-语言模型（VLM）。该模型基于旗舰文本模型GLM-4.5-Air构建，总参数为106B，活跃参数为12B，采用专家混合（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越性能。在技术上，GLM-4.5V沿袭了GLM-4.1V-Thinking的血统，并引入了3D旋转位置编码（3D-RoPE）等创新，显著增强了其对3D空间关系的感知和推理能力。通过在预训练、监督微调和强化学习阶段的优化，该模型能够处理图像、视频和长文档等多样化的视觉内容，在41个公共多模态基准测试中，在其规模的开源模型中达到了最先进的性能。此外，该模型还具有“思考模式”开关，允许用户灵活选择快速响应或深度推理，以平衡效率和效果——非常适合合同审查场景。
优点
- MoE架构，仅12B活跃参数，实现成本效益高的推理。
- 处理图像、视频和长文档，上下文长度为66K。
- 具有“思考模式”，可对复杂合同条款进行深度推理。
缺点
- 与某些竞争对手相比，上下文窗口较小。
- 可能需要在效率和深度推理之间切换模式。
我们喜爱它的理由
- 它通过其创新的MoE架构和思考模式提供卓越的合同处理能力，以极低的计算成本实现快速文档筛选和深度法律推理。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。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、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，以671B的总参数和164K的上下文长度增强了整体有效性。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：用于合同审查的高级推理
DeepSeek-R1-0528是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复性和可读性问题。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、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，增强了整体有效性。DeepSeek-R1拥有671B的总参数，利用MoE架构和令人印象深刻的164K上下文长度，擅长需要深度逻辑推理、条款解释和风险评估的复杂合同分析。该模型的强化学习训练确保了准确、稳健和符合实际合同审查标准的法律分析。
优点
- 拥有先进推理能力的671B参数MoE模型。
- 164K上下文长度可处理极其冗长复杂的合同。
- 在推理任务上性能可与OpenAI-o1媲美。
缺点
- SiliconFlow定价较高，输出令牌为$2.18/百万令牌，输入令牌为$0.5/百万令牌。
- 部署需要大量的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它代表了基于推理的合同分析的巅峰，结合了大规模和强化学习优化，提供细致入微的法律见解、风险识别和条款解释，可与人类专家审查相媲美。
合同处理LLM对比
在此表中，我们比较了2025年领先的开源合同处理与审查LLM，每个模型都具有独特的优势。对于视觉-语言文档理解，Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct提供多格式合同的全面分析。对于具有深度推理能力的成本效益高的多文档处理，zai-org/GLM-4.5V提供灵活的思考模式，而deepseek-ai/DeepSeek-R1则优先考虑复杂法律分析的高级推理。这种并排比较有助于您为特定的合同审查和处理需求选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 视觉-语言模型 | $0.59/百万令牌 (输入/输出) | 从文档中提取结构化数据 |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | 视觉-语言模型 (MoE) | $0.86/百万令牌 (输出) | $0.14/百万令牌 (输入) | 高效处理与思考模式 |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 (MoE) | $2.18/百万令牌 (输出) | $0.5/百万令牌 (输入) | 复杂合同的高级推理 |
常见问题
我们2025年的三大首选是Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct、zai-org/GLM-4.5V和deepseek-ai/DeepSeek-R1。这些模型在创新性、性能以及解决合同文档理解、结构化数据提取、多格式处理和深度法律推理挑战方面的独特方法上脱颖而出。
我们的深入分析表明，Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct是用于从合同中提取结构化数据的最佳选择，这得益于其强大的视觉-语言能力以及对扫描表单、表格和多格式文档的结构化输出支持。对于需要具有深度推理能力的成本效益高处理的组织，zai-org/GLM-4.5V凭借其MoE架构和思考模式提供了出色的平衡。对于需要高级逻辑推理和风险评估的最复杂合同分析，deepseek-ai/DeepSeek-R1凭借其164K上下文长度和强化学习优化提供了无与伦比的性能。