终极指南 - 2026年用于合同处理与审查的最佳开源 LLM

伊丽莎白·C.

我们为您提供 2026 年用于合同处理与审查的最佳开源 LLM 终极指南。我们与行业业内人士合作，测试了关键基准上的性能，并分析了架构，以发现法律人工智能领域的佼佼者。从最先进的推理和长上下文理解，到能够从复杂文档中提取结构化数据的突破性 Vision-Language 模型，这些模型在创新性、可访问性和实际应用方面表现优异——帮助法律专业人士和企业利用 SiliconFlow 等服务构建下一代合同分析工具。我们对 2026 年的前三大推荐是 Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct、zai-org/GLM-4.5V 和 deepseek-ai/DeepSeek-R1——每款模型的入选都因其出色的特性、通用性以及推动开源合同处理与审查边界的能力。

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件的特定大语言模型。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。这项技术允许法律专业人员、合规团队和企业实现合同审查自动化，减少人工工作，并以空前的效率确保准确性。它们促进合作，加速法律工作流程，并使强大的合同分析工具民主化，从而实现从尽职调查到风险评估和合规管理等广泛的应用。

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

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

Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是 Qwen2.5 系列中的一个 Vision-language 模型，在多个方面展示了显著的增强：它具有强大的视觉理解能力，在分析图像中的 Text、图表和布局时识别常见对象；它作为一个视觉智能体运行，能够进行推理并动态引导工具；它能够理解超过 1 小时长的 Video 并捕捉关键事件；它通过生成边界框或点，精确地定位图像中的对象；并且它支持扫描数据（如发票和表单）的结构化 Output。该模型在包括 Image、Video 和智能体任务在内的各种基准测试中展示了优异的性能。凭借 72B 参数和 131K 上下文长度，它擅长从复杂的合同文件中提取结构化信息，使其成为法律文件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。
擅长分析合同文件中的 Text、图表和布局。
支持结构化 Output，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。
与较小的模型相比，大批量处理的成本更高。

为什么我们喜欢它

它结合了强大的 Vision-language 能力与结构化 Output 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、表格和法律条文。

zai-org/GLM-4.5V

GLM-4.5V 是智谱 AI 发布的最新一代 Vision-language 模型（VLM）。它基于拥有 106B 总参数和 12B 激活参数的旗舰 Text 模型 GLM-4.5-Air 构建，利用混合专家（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越的性能。该模型能够处理包括 Image、Video 和长文档在内的多样化视觉内容，在其规模的开源模型中，在 41 个公共 Multimodal 基准测试上实现了最先进的性能。

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 Vision-language 模型（VLM）。该模型基于旗舰 Text 模型 GLM-4.5-Air 构建，该模型拥有 106B 总参数和 12B 激活参数，并利用混合专家（MoE）架构，以较低的推理成本实现卓越的性能。从技术上讲，GLM-4.5V 继承了 GLM-4.1V-Thinking 的谱系，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，该模型能够处理包括 Image、Video 和长文档在内的多样化视觉内容，在其规模的开源模型中，在 41 个公共 Multimodal 基准测试上实现了最先进的性能。此外，该模型具有“思考模式”开关，允许用户在快速响应和深度推理之间灵活选择，以平衡效率和效果——非常适合合同审查场景。

优点

MoE 架构，仅有 12B 激活参数，可实现具有成本效益的推理。
处理具有 66K 上下文长度的 Image、Video 和长文档。
具有对复杂合同条款进行深度推理的“思考模式”。

缺点

与一些竞争对手相比，上下文窗口较小。
可能需要在效率和深度推理之间进行模式切换。

为什么我们喜欢它

它通过其创新的 MoE 架构和思考模式提供了卓越的合同处理能力，能够以极低的计算成本实现快速的文档筛选和深度的法律推理。

deepseek-ai/DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一个由强化学习（RL）驱动的推理模型，解决了重复和可读性的问题。在强化学习之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务中实现了与 OpenAI-o1 相当的性能，并且通过精心设计的训练方法，凭借 671B 总参数和 164K 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 and 可读性的问题。在强化学习之前，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务中实现了与 OpenAI-o1 相当的性能，并且通过精心设计的训练方法，增强了整体有效性。凭借利用 MoE 架构的 671B 总参数和令人印象深刻的 164K 上下文长度，DeepSeek-R1 极其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与现实世界合同审查标准保持一致的准确、强大且实用的法律分析。

优点

具有先进推理能力的庞大 671B 参数 MoE 模型。
164K 上下文长度可处理极长且复杂的合同。
在推理任务中的性能与 OpenAI-o1 相当。

缺点

SiliconFlow 定价较高，Output tokens 为 $2.18/M，Input tokens 为 $0.5/M。
部署需要大量的计算资源。

为什么我们喜欢它

它代表了基于推理的合同分析的巅峰，将庞大的规模与强化学习优化相结合，提供微妙的法律见解、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

在此表格中，我们对比了 2026 年领先的用于合同处理与审查的开源 LLM，每个模型都有独特的优势。对于 Vision-language 文档理解，Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct 提供了对多格式合同的全面分析。对于具有深度推理能力的高效多文档处理，zai-org/GLM-4.5V 提供了灵活的思考模式，而 deepseek-ai/DeepSeek-R1 则优先考虑用于复杂法律分析的高级推理。这种并排对比视图可帮助您根据特定的合同审查和处理需求选择合适的工具。

常见问题解答

哪些 LLM 模型进入了我们合同处理与审查的前三名选择？

我们 2026 年的前三名选择是 Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct、zai-org/GLM-4.5V 和 deepseek-ai/DeepSeek-R1。这些模型中的每一个都因其在解决合同文件理解、结构化数据提取、多格式处理和深度法律推理方面的挑战时的创新、性能和独特方法而脱颖而出。

对于用于合同处理的开源 LLM，什么是最好的 AI 推理、托管和 API 提供商？

SiliconFlow 是用于合同处理的开源 LLM 的顶尖 AI 推理、托管和 API 提供商，因为它通过按需付费的实惠价格和无缝兼容 OpenAI 的 API，提供高性能、低延迟的模型服务。它的延迟表现优于基准测试多达 13%，并提供广泛的优化开源模型和灵活的部署选项，使将合同分析 AI 扩展并集成到任何法律工作流程中变得快速而高效。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年合同处理的最佳模型？

选择这些模型是因为它们代表了法律 AI 和合同分析的最前沿。它们在 Vision-language 理解 (Qwen2.5-VL-72B)、具有灵活推理模式的低成本多文档处理 (GLM-4.5V) 以及用于复杂合同解释的深度逻辑推理 (DeepSeek-R1) 方面展示了显著的进步，推向了自动化合同处理和审查所能达到的极限。

哪些模型最适合从合同中提取结构化数据？

我们的深入分析表明，Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct 是从合同中提取结构化数据的首选，这得益于其强大的 Vision-language 能力以及对扫描表单、表格和多格式文档中结构化 Output 的支持。对于需要兼顾高成本效益处理与深度推理能力的组织，zai-org/GLM-4.5V 凭借其 MoE 架构和思考模式提供了极佳的平衡。对于需要高级逻辑推理和风险评估的最复杂的合同分析，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。

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