Z.ai GLM-Legal перевершує Claude Fable 5 і Kimi K3 у Harvey LAB
Z.ai щойно випустила GLM-Legal. GLM-Legal — це юридична модель ШІ від Z.ai, створена на основі GLM-5.3-Flash і навчена для агентної юридичної роботи. Вона орієнтована на перевірку договорів, аналіз доказів і дослідження відповідності нормативним вимогам. Ключовий результат — 19,2% повної прохідності на Harvey’s Legal Agent Benchmark (LAB). Це майже втричі більше, ніж 6,7% базової моделі. Для розробників є нюанс із доступом: API поки що доступний лише за заявкою.
Коротко
- Розмір: Створена на основі GLM-5.3-Flash — MoE-моделі із загалом 320 млрд параметрів, 18 млрд активних параметрів, контекстом на 1 млн токенів і максимальною довжиною вихідних даних 128 тис. токенів. Z.ai не вказує окрему кількість параметрів GLM-Legal.
- Працює на: Лише на розміщеному API Z.ai, доступному за заявкою. Публічних ваг немає. Базову модель можна самостійно розгорнути на серверах із кількома GPU через vLLM або SGLang, використовуючи ваги FP8.
- Продуктивність: Входить до топ-10 Harvey LAB за частину вартості передових моделей. Відстає від лідера LegalBench на 2,3 бала.
- Найкращий результат: 19,17% виконаних завдань Harvey LAB, 7-ме місце серед 79 моделей за версією Vals AI, $0,15 за тест.
- Найгірший результат: 41,83% у Legal Research Bench від Vals AI — нижче за показник власної базової моделі (45,19%).
- Підсумок:
- Найкраще: показники юридичного агента рівня передових моделей приблизно за 1/128 вартості Claude Fable 5.
- Найгірше: закрита бета-версія без зазначеної ціни, ваг і з повільним виконанням (1 год 12 хв на завдання).
Що таке GLM-Legal?
GLM-Legal — це спеціалізована для юридичної сфери версія GLM-5.3-Flash для юридичних фірм, внутрішніх юристів і команд із відповідності нормативним вимогам. В її основі — перша нативно мультимодальна модель GLM-5 від Z.ai. Вона має загалом 320 млрд параметрів, з яких 18 млрд активні. У ній поєднано розріджену та лінійну увагу для зниження вартості обслуговування довгого контексту. Модель працює з текстом, зображеннями, відео й файлами та генерує текст.
Як навчали GLM-Legal?
Навчання проходило у 2 етапи:
- Проміжне навчання на розширених юридичних корпусах для посилення міркувань від фактів до правил і висновків.
- Дообучення із підкріпленням у десятках тисяч середовищ для юридичних завдань.
Команда Z.ai також описує спільну еволюцію агентного каркаса з моделлю під час дообучення. Граничні випадки в навчанні виявляли вузькі місця каркаса. Виправлення каркаса потім давали моделі змогу працювати з реалістичнішими обмеженнями.
Які результати GLM-Legal показує на Harvey’s Legal Agent Benchmark?
Harvey LAB — це бенчмарк із відкритим кодом, що містить 1 250 завдань у 24 галузях права. Роботу оцінюють за понад 75 000 критеріїв рубрик, написаних експертами. Завдання вважається виконаним лише тоді, коли виконано всі критерії. Harvey називає це оцінюванням повної прохідності.
Vals AI запускає відкладений набір із 2 суддями-LLM і вимкненим інтернетом. Агенти отримують файлові інструменти, а також навички роботи з docx, pptx і xlsx.
У цьому рейтингу GLM-Legal набирає 19,17% і посідає 7-ме місце серед 79 моделей. Її базова модель GLM-5.3-Flash набирає 6,67%. Підвищення на 12,5 бала — головна заявлена перевага, і незалежний оцінювач її відтворив.
Графік запуску Z.ai показує, що GLM-Legal випереджає Kimi K3 (12,92%), Claude Fable 5 (11,25%) і GPT-6 Astra (5,42%). Ці показники відповідають даним Vals AI. На графіку не вказано 6 моделей, що посіли вищі місця; лідирує Muse Spark 1.2 із результатом 25,42%.
GLM-Legal також виконує 92,5% окремих критеріїв. Найкращі моделі мають за цим показником близько 90–95%.
Чи відповідає GLM-Legal передовим моделям у LegalBench?
Приблизно. Z.ai заявляє про паритет у LegalBench і орієнтованому на китайське право PLawBench, але не публікує цифр. Vals AI оцінює GLM-Legal у 86,23% у LegalBench. Claude Fable 5 лідирує з результатом 88,56%. Kimi K3 набирає 86,21%.
Як GLM-Legal порівнюється з Kimi K3, Claude Fable 5 і GPT-6 Astra?
| GLM-Legal | GLM-5.3-Flash (базова) | Kimi K3 | Claude Fable 5 | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|---|---|---|
| Розробник | Z.ai | Z.ai | Moonshot AI | Anthropic | OpenAI |
| Загальна / активна кількість параметрів | Створена на основі базової моделі 320 млрд / 18 млрд | 320 млрд / 18 млрд | 2,8 трлн / 104 млрд | Не розкрито | Не розкрито |
| Контекстне вікно | 1 млн | 1 млн | 1 млн | 1 млн | 1 млн |
| Ваги / ліцензія | Публічних ваг немає | Відкрита, MIT | Відкрита, ліцензія Kimi K3 | Пропрієтарна | Пропрієтарна |
| Harvey LAB (виконання завдань) | 19,17% | 6,67% | 12,92% | 11,25% | 5,42% |
| LegalBench | 86,23% | 83,93% | 86,21% | 88,56% | Не вказано Vals |
| Legal Research Bench | 41,83% | 45,19% | 46,15% | 49,52% | 39,42% |
| Вартість одного тесту Harvey LAB | $0,15 | $0,57 | $3,83 | $19,23 | $26,16 |
| Середня тривалість Harvey LAB | 1 год 12 хв | 52 хв 17 с | 13 хв 58 с | 26 хв 53 с | 24 хв 49 с |
| Ціна API (вхідні / вихідні дані, за 1 млн токенів) | Не опубліковано | $0,15 / $0,50 | $3 / $15 | $10 / $50 | $10 / $50 |
| Доступ | API за заявкою | API, Hugging Face | API, Hugging Face | API | API |
Усі показники бенчмарків, витрати й тривалість наведено за результатами запусків Vals AI станом на 12 жовтня 2026 року. Vals запускала обидві моделі GLM за ціною $0,075 / $0,25 за 1 млн токенів.
Як розробники можуть отримати доступ до GLM-Legal?
Юридичні фірми, компанії у сфері legal tech і внутрішні команди можуть подати заявку на доступ до API. Z.ai не опублікувала ціну. Репозиторію GLM-Legal на Hugging Face немає станом на 13 жовтня 2026 року. Z.ai повідомляє, що GLM-Legal з’явиться в AutoClaw, її настільному агентному застосунку, але не називає дату.
Базова модель уже доступна за ціною $0,15 / $0,50 за 1 млн токенів. Команди можуть створювати прототипи своїх конвеєрів на її основі, а потім пізніше замінити ідентифікатор моделі.
Ключові висновки
- GLM-Legal набирає 19,17% у Harvey LAB, порівняно з 6,67% у базової моделі.
- Вона посідає 7-ме місце серед 79 моделей за версією Vals AI, поступаючись 6 моделям Meta і Google.
- Один тест Harvey LAB коштує $0,15 проти $19,23 у Claude Fable 5.
- У Legal Research Bench результат знизився на 3,36 бала порівняно з GLM-5.3-Flash.
- Доступ надається лише за заявкою; ціна та ваги не опубліковані.
Ознайомтеся з технічним блогом Z.ai, рейтингом Harvey LAB від Vals AI і карткою моделі GLM-5.3-Flash. Подайте заявку на доступ до API тут.. Уся подяка — досліднику цього проєкту. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого субреддіту про машинне навчання з понад 150 тисячами учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? Тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.
Перекладено автоматично з англійської. Оригінал статті — за посиланням нижче.