Z.aiの法律AIがテストで高成績

Z.aiがGLM-Legalをリリースしました。GLM-LegalはZ.aiの法律AIモデルで、GLM-5.3-Flashを基盤とし、エージェント的な法律業務のために訓練されています。契約書レビュー、証拠分析、コンプライアンス調査を対象としています。主な結果として、HarveyのLegal Agent Benchmark (LAB)で19.2%の全タスク合格率を達成しました。これは、そのベースモデルの6.7%のほぼ3倍にあたります。開発者にとっての課題はアクセスで、APIは今のところ申請者のみ利用可能です。TL;DR サイズ: GLM-5.3-Flashを基盤として構築されており、合計320B、アクティブ18BのMoEで、1Mトークンのコンテキストと128Kの最大出力を持ちます。Z.aiはGLM-Legalの個別のパラメーター数を公表していません。動作環境: Z.aiがホストするAPIのみで、申請者のみ利用可能です。公開されている重みはありません。ベースモデルは、vLLMまたはSGLangを介してマルチGPUサーバーで自己ホスト可能で、FP8の重みを使用します。性能: Harvey LABでフロンティアモデルのわずかなコストでトップ10に入りました。LegalBenchのリーダーとは2.3ポイント差です。最高点: Harvey LABタスク合格率19.17%、Vals AIで79モデル中7位、テストあたり$0.15。最低点: Vals AIのLegal Research Benchでは41.83%で、自身のベースモデル(45.19%)を下回りました。結論: 最高点: Claude Fable 5の約1/128のコストでフロンティアクラスの法律エージェントスコアを達成。最低点: 価格なし、重みなし、実行速度が遅い（タスクあたり1時間12分）のゲート付きベータ版です。GLM-Legalとは？ GLM-Legalは、法律事務所、社内弁護士、コンプライアンスチーム向けのGLM-5.3-Flashのドメイン特化型バージョンです。ベースは、Z.ai初のネイティブなマルチモーダルGLM-5モデルです。合計320Bのパラメーターを持ち、18Bがアクティブです。疎なアテンションと線形アテンションを組み合わせて、長文コンテキストの処理コストを削減します。テキスト、画像、動画、ファイルを読み込み、テキストを出力します。GLM-Legalはどのように訓練されたか？ 訓練は2段階で行われました。まず、拡張された法律コーパスでの中間訓練により、事実から規則、結論への推論を強化しました。次に、数万もの法律タスク環境での強化学習による後訓練です。Z.aiチームは、後訓練中にエージェントハーネスがモデルと共に進化していったとも述べています。訓練中のエッジケースがハーネスのボトルネックを露呈させ、ハーネスの修正によってモデルはより現実的な状況に晒されました。