終極指南 - 2026 年用於合約處理與審查的最佳開源 LLM

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年合約處理與審查最佳開源 LLM 的終極指南。我們與行業內幕人士合作、測試了關鍵基準上的性能，並分析了架構，以發掘法律 AI 領域的佼佼者。從頂尖的推理與長上下文理解，到能夠從複雜文件中提取結構化數據的開創性 vision-language 模型，這些模型在創新性、可訪問性和實際應用方面表現卓越——幫助法律專業人士和企業利用 SiliconFlow 等服務構建下一代合約分析工具。我們在 2026 年的前三大推薦是 Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct、zai-org/GLM-4.5V 和 deepseek-ai/DeepSeek-R1——每款模型都因其卓越的特性、多功能性以及突破開源合約處理與審查邊界的能力而脫穎而出。

什麼是用於合約處理與審查的開源 LLM？

用於合約處理與審查的開源 LLM 是專門設計用來分析、擷取和理解複雜法律文件的、大型語言模型。利用先進的深度學習架構，這些模型可以處理冗長的合約、識別關鍵條款、從表格和表單中擷取結構化數據，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、減少人工工作，並以空前的效率確保準確性。它們促進了協作、加速了法律工作流程，並使強大的合約分析工具得以普及，從而實現了從盡職調查到風險評估和合規管理等多種應用。

Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct

Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct：全面的合約文件理解

Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是 Qwen2.5 系列中的一款 Vision-language 模型，在多個方面展現出顯著的提升：它具有強大的視覺理解能力，在分析影像中的 Text、圖表和佈局時，能識別常見物件；它扮演著視覺代理的角色，具備推理和動態導向工具的能力；它能理解超過 1 小時的 Video 並擷取關鍵事件；它能透過生成邊界框或點來精確定位影像中的物件；且它支援掃描數據（如發票和表單）的結構化 Output。該模型在包含 Image、Video 和代理任務在內的多種基準測試中表現出優異的效能。憑藉 72B 的參數和 131K 的上下文長度，它在從複雜的合約文件中擷取結構化資訊方面表現出色，非常適合法律文件處理和審查工作流程。

優點

強大的 72B 參數模型，具有 131K 的上下文長度，適用於長合約。
擅長分析合約文件中的 Text、圖表和佈局。
支援結構化 Output，用於從掃描的表單和表格中擷取數據。

缺點

部署需要大量的計算資源。
與用於高容量處理的小型模型相比，成本較高。

為什麼我們喜歡它

它結合了強大的 Vision-language 能力與結構化 Output 生成，非常適合從任何文件格式中擷取與分析複雜的合約條款、表格和法律條文。

zai-org/GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-language 模型 (VLM)。它基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air，擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數，利用混合專家 (MoE) 架構以較低的推理成本實現卓越的效能。該模型能夠處理多種視覺內容，如 Image、Video 和長文件，在其規模的開源模型中，在 41 個公開 Multimodal 基準測試上達到了領先水平。

zai-org/GLM-4.5V：高效的多文件合約分析

GLM-4.5V 是智譜 AI 推出的最新一代 Vision-language 模型 (VLM)。該模型基於旗艦 Text 模型 GLM-4.5-Air，擁有 106B 總參數和 12B 活躍參數，並利用混合專家 (MoE) 架構以較低的推理成本實現卓越的效能。在技術上，GLM-4.5V 繼承了 GLM-4.1V-Thinking 的血脈，並引入了 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 等創新技術，顯著增強了其對 3D 空間關係的感知和推理能力。透過在預訓練、監督微調和強化學習階段的優化，該模型能夠處理多種視覺內容，如 Image、Video 和長文件，在其規模的開源模型中，在 41 個公開 Multimodal 基準測試上達到了領先水平。此外，該模型還配備了「思考模式」開關，允許使用者在快速回應和深度推理之間靈活選擇，以平衡效率和效果，這非常適合合約審查場景。

優點

MoE 架構，僅有 12B 活躍參數，可實現高成本效益的推理。
支援 66K 上下文長度，可處理 Image、Video 和長文件。
配備「思考模式」，可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進行模式切換。

為什麼我們喜歡它

它透過創新的 MoE 架構和思考模式提供了卓越的合約處理能力，能夠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 是一款由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在進行 RL 之前，DeepSeek-R1 納入了冷啟動數據，以進一步優化其推理效能。它在數學、程式碼和推理任務上的表現與 OpenAI-o1 相當，並且透過精心設計的訓練方法，以 671B 總參數和 164K 上下文長度提升了整體效果。

deepseek-ai/DeepSeek-R1：用於合約審查的高階推理

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習 (RL) 驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在進行 RL 之前，DeepSeek-R1 納入了冷啟動數據，以進一步優化其推理效能。它在數學、程式碼和推理任務上的表現與 OpenAI-o1 相當，並且透過精心設計的訓練方法提升了整體效果。憑藉 671B 總參數、採用 MoE 架構以及高達 164K 的上下文長度，DeepSeek-R1 擅長需要深度邏輯推理、條款解讀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與實際合約審查標準相符的準確、強健且實用的法律分析。

優點

擁有 671B 巨大參數的 MoE 模型，具備高階推理能力。
164K 上下文長度可處理極長且複雜的合約。
在推理任務上的表現與 OpenAI-o1 相當。

缺點

SiliconFlow 定價較高，為每百萬 Output tokens $2.18 以及每百萬 Input tokens $0.5。
部署需要大量的計算資源。

為什麼我們喜歡它

它代表了基於推理的合約分析巔峰，將龐大的規模與強化學習優化相結合，提供細緻的法律見解、風險識別和條款解讀，可與人類專家審查相媲美。

合約處理 LLM 比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的合約處理與審查開源 LLM，每款模型都各具獨特優勢。對於 Vision-language 文件理解，Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct 提供了多格式合約的全面分析。對於具有深度推理能力、且高成本效益的多文件處理，zai-org/GLM-4.5V 提供了靈活的思考模式，而 deepseek-ai/DeepSeek-R1 則優先考慮用於複雜法律分析的高階推理。這個並排對比視圖可幫助您為特定的合約審查和處理需求選擇合適的工具。

常見問題

哪些 LLM 模型進入了我們合約處理與審查的前三名挑選？

我們在 2026 年的前三名挑選是 Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct、zai-org/GLM-4.5V 和 deepseek-ai/DeepSeek-R1。這些模型中的每一款都因其創新、效能以及在解決合約文件理解、結構化數據擷取、多格式處理和深度法律推理方面的挑戰而脫穎而出。

對於用於合約處理的開源 LLM，什麼是最好的 AI 推理、代管和 API 供應商？

SiliconFlow 是用於合約處理的開源 LLM 的首選 AI 推理、代管和 API 供應商，因為它提供高效能、低延遲的模型服務，並具有按需付費的實惠價格以及無縫的 OpenAI 相容 API。它的表現超越了延遲基準測試高達 13%，並提供廣泛的優化開源模型和靈活的部署選項，使將合約分析 AI 擴充並整合到任何法律工作流程中變得快速且高效。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年合約處理的最佳模型？

選擇這些模型是因為它們代表了法律 AI 和合約分析的前沿。它們在 Vision-language 理解 (Qwen2.5-VL-72B)、具備靈活推理模式的高成本效益多文件處理 (GLM-4.5V) 以及用於複雜合約解讀的深度邏輯推理 (DeepSeek-R1) 方面展現出顯著進步，推動了自動化合約處理與審查所能達到的極限。

哪些模型最適合從合約中擷取結構化數據？

我們的深入分析顯示，Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是從合約中擷取結構化數據的首選，這歸功於其強大的 Vision-language 能力，並支援從掃描表單、表格和多格式文件中生成結構化 Output。對於需要具備深度推理能力且高成本效益處理的組織，zai-org/GLM-4.5V 憑藉其 MoE 架構和思考模式提供了極佳的平衡。對於需要高階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，提供了無可比擬的效能。

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