Z.ai 推出法律 AI 模型 GLM-Legal，在 Harvey LAB 基准任务通过率达 19.17%

近日，Z.ai 正式发布其自主研发的法律人工智能模型 GLM-Legal，该模型在法律领域专业基准测试中展现出较强的技术能力。根据最新测试数据，GLM-Legal 在 Harvey LAB 基准任务的通过率达到 19.17%，这一成绩在同类法律 AI 模型中处于领先水平。

核心技术指标

GLM-Legal 模型基于深度学习架构训练，参数规模达到数百亿级别。在训练数据方面，模型使用了超过 1 亿条法律条文、判例和合同文本进行预训练，覆盖 32 个法律领域、156 个法律子场景。测试结果显示，模型在合同审查任务中的准确率为 87.3%，在法律文书摘要任务中的 F1 值为 0.82，在案例分析任务中的推理正确率为 76.5%。

与上一代模型相比，GLM-Legal 在法律术语识别精度上提升了 23.4%，在复杂法律关系提取任务中的召回率提高了 18.7%。模型响应时间控制在 1.2 秒以内，单次查询平均消耗算力资源较同类产品降低 31%。

基准测试表现

Harvey LAB 作为法律 AI 领域权威评测体系，包含 12,850 道专业测试题，涵盖民事、刑事、商事、行政等八大法律类别。测试采用盲评机制，由 156 名资深法律专家参与评估标注。GLM-Legal 最终以 19.17% 的通过率通过全部测试任务，在 23 款参评模型中排名第四。

分项数据显示，GLM-Legal 在合同合规性检查任务中的通过率为 24.3%，在法律风险评估任务中为 21.8%，在诉讼策略分析任务中为 18.9%。模型在处理涉及多方法律关系的复合案件时表现尤为突出，得分较平均值高出 15.2 个百分点。

应用场景覆盖

目前 GLM-Legal 已支持 7 类核心法律服务场景，包括合同起草与审查、法律咨询问答、判例检索分析、合规风险预警、诉讼方案生成、法律文书撰写和法规解读分析。首批合作伙伴包括 3 家知名律所、5 家企业法务部门和 2 家法律科技公司，测试期间累计处理法律文书超过 50 万份，用户满意度达到 91.2%。

从成本效益角度分析，使用 GLM-Legal 进行合同审查的单位成本较传统人工方式降低约 67%，审查效率提升 8.3 倍。在法律咨询场景中，模型可在 0.8 秒内完成问题理解和答案生成，单日最高处理咨询量达 12,000 次。

技术特点

GLM-Legal 采用专项优化策略，在法律领域实现了三项技术突破。首先，模型实现了法律专业术语的精准理解和规范化表达，专业词汇覆盖率达到 98.6%。其次，模型具备多轮对话推理能力，在 20 轮对话内的上下文理解准确率为 91.4%。第三，模型支持中文简体、中文繁体、英语、日语等 12 种语言的法律法规查询。

Z.ai 技术团队表示，GLM-Legal 后续将持续迭代升级，计划在下一季度将 Harvey LAB 基准通过率提升至 25% 以上，并进一步扩展在知识产权、劳动争议等细分领域的应用深度。