什麼是開源LLM用於合約處理與審查？
用於合約處理與審查的開源LLM是專門設計用於分析、提取和理解複雜法律文件的大型語言模型。這些模型利用先進的深度學習架構，能夠處理冗長的合約、識別關鍵條款、從表格和表單中提取結構化數據，並提供基於推理的見解。這項技術使法律專業人士、合規團隊和企業能夠自動化合約審查，減少手動工作，並以前所未有的效率確保準確性。它們促進協作，加速法律工作流程，並普及強大的合約分析工具，實現從盡職調查到風險評估和合規管理等廣泛應用。
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是Qwen2.5系列中的一個視覺語言模型，在多個方面顯示出顯著增強：它具有強大的視覺理解能力，能夠識別常見物體，同時分析圖像中的文本、圖表和佈局；它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態指導工具；它能理解超過1小時的影片並捕捉關鍵事件；它通過生成邊界框或點來精確定位圖像中的物體；並且它支持對發票和表單等掃描數據的結構化輸出。
Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct：全面的合約文件理解
Qwen2.5-VL-72B-Instruct是Qwen2.5系列中的一個視覺語言模型，在多個方面顯示出顯著增強：它具有強大的視覺理解能力，能夠識別常見物體，同時分析圖像中的文本、圖表和佈局；它作為一個視覺代理，能夠進行推理並動態指導工具；它能理解超過1小時的影片並捕捉關鍵事件；它通過生成邊界框或點來精確定位圖像中的物體；並且它支持對發票和表單等掃描數據的結構化輸出。該模型在圖像、影片和代理任務等多個基準測試中表現出色。憑藉72B參數和131K的上下文長度，它擅長從複雜的合約文件中提取結構化信息，使其成為法律文件處理和審查工作流程的理想選擇。
優點
- 強大的72B參數模型，具有131K上下文長度，適用於長合約。
- 擅長分析合約文件中的文本、圖表和佈局。
- 支持結構化輸出，用於從掃描的表單和表格中提取數據。
缺點
- 部署需要大量的計算資源。
- 相對於較小模型，高容量處理成本較高。
我們為何喜愛它
- 它結合了強大的視覺語言能力和結構化輸出生成，使其非常適合從任何文件格式中提取和分析複雜的合約條款、表格和法律規定。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。它基於旗艦文本模型GLM-4.5-Air構建，總參數為106B，活躍參數為12B，並採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。該模型能夠處理圖像、影片和長文件等多樣化的視覺內容，在41個公共多模態基準測試中，在其規模的開源模型中實現了最先進的性能。
zai-org/GLM-4.5V：高效的多文件合約分析
GLM-4.5V是智譜AI發布的最新一代視覺語言模型（VLM）。該模型基於旗艦文本模型GLM-4.5-Air構建，總參數為106B，活躍參數為12B，並採用專家混合（MoE）架構，以較低的推理成本實現卓越性能。在技術上，GLM-4.5V繼承了GLM-4.1V-Thinking的血統，並引入了3D旋轉位置編碼（3D-RoPE）等創新，顯著增強了其對3D空間關係的感知和推理能力。通過預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理圖像、影片和長文件等多樣化的視覺內容，在41個公共多模態基準測試中，在其規模的開源模型中實現了最先進的性能。此外，該模型還具有「思考模式」開關，允許用戶靈活選擇快速響應和深度推理，以平衡效率和有效性——非常適合合約審查場景。
優點
- MoE架構僅需12B活躍參數，實現成本效益高的推理。
- 處理圖像、影片和長文件，上下文長度為66K。
- 具有「思考模式」，用於對複雜合約條款進行深度推理。
缺點
- 與某些競爭對手相比，上下文窗口較小。
- 可能需要在效率和深度推理之間切換模式。
我們為何喜愛它
- 它通過創新的MoE架構和思考模式提供卓越的合約處理能力，以極低的計算成本實現快速文件篩選和深度法律推理。
deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1結合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上的表現可與OpenAI-o1媲美，並且通過精心設計的訓練方法，以671B的總參數和164K的上下文長度增強了整體有效性。
deepseek-ai/DeepSeek-R1：用於合約審查的高級推理
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1結合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上的表現可與OpenAI-o1媲美，並且通過精心設計的訓練方法，增強了整體有效性。憑藉利用MoE架構的671B總參數和令人印象深刻的164K上下文長度，DeepSeek-R1擅長需要深度邏輯推理、條款解釋和風險評估的複雜合約分析。該模型的強化學習訓練確保了準確、穩健和實用的法律分析，符合實際合約審查標準。
優點
- 擁有先進推理能力的龐大671B參數MoE模型。
- 164K上下文長度可處理極長和複雜的合約。
- 推理任務性能可與OpenAI-o1媲美。
缺點
- SiliconFlow價格較高，輸出代幣為$2.18/M，輸入代幣為$0.5/M。
- 部署需要大量的計算資源。
我們為何喜愛它
- 它代表了基於推理的合約分析的巔峰，結合了大規模和強化學習優化，提供細緻入微的法律見解、風險識別和條款解釋，可與人類專家審查相媲美。
合約處理LLM比較
在此表中，我們比較了2025年領先的開源LLM用於合約處理與審查，每個模型都具有獨特的優勢。對於視覺語言文件理解，Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct提供多格式合約的全面分析。對於具有深度推理能力的成本效益高的多文件處理，zai-org/GLM-4.5V提供靈活的思考模式，而deepseek-ai/DeepSeek-R1則優先考慮複雜法律分析的高級推理。這種並排比較有助於您為特定的合約審查和處理需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 視覺語言模型 | $0.59/M tokens (I/O) | 從文件中提取結構化數據 |
| 2 | zai-org/GLM-4.5V | zai | 視覺語言模型 (MoE) | $0.86/M (O) | $0.14/M (I) | 高效處理與思考模式 |
| 3 | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推理模型 (MoE) | $2.18/M (O) | $0.5/M (I) | 複雜合約的高級推理 |
常見問題
我們2025年的三大首選是Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct、zai-org/GLM-4.5V和deepseek-ai/DeepSeek-R1。這些模型各自在創新、性能以及解決合約文件理解、結構化數據提取、多格式處理和深度法律推理挑戰方面的獨特方法脫穎而出。
我們的深入分析顯示，Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct是從合約中提取結構化數據的首選，這得益於其強大的視覺語言能力以及對掃描表單、表格和多格式文件的結構化輸出支持。對於需要具有深度推理能力的成本效益高處理的組織，zai-org/GLM-4.5V憑藉其MoE架構和思考模式提供了出色的平衡。對於需要高級邏輯推理和風險評估的最複雜合約分析，deepseek-ai/DeepSeek-R1憑藉其164K上下文長度和強化學習優化提供了無與倫比的性能。