GLM-Legal – 智谱推出的法律领域大模型

GLM-Legal是智谱于 2026 年 10 月推出的法律领域大模型，基于轻量基座 GLM-5.3-Flash 经法律领域中期训练与强化学习打造，主要用于合同审查、证据分析、法律研究与合规规划，适用于律所、企业法务与法律科技产品。

GLM-Legal 的核心能力

法律工作的链条很长：先读懂材料，再提取事实、分析权利义务、给出结论，最后按格式交付可以直接使用的文件。GLM-Legal 的定位是让 AI智能体 在这条链上连续执行，而不是只回答孤立的法条问题。智谱把这一方向的基础放在法律领域中期训练上，用高质量法律语料让模型建立概念、规则与解释框架，再通过强化学习把知识转化为任务执行。

合同审查与修订建议

给定一份合同与明确的委托立场，模型会逐条分析条款的风险，并提出可以直接采用的修改方案。官方给出的示例是一份软件服务合同的退出条款：模型把通知期由 60 天压缩到 30 天，取消知识产权、保密与数据安全违约的补救期，并要求增加最长 90 天的过渡协助。这些建议都落到具体条款与数字上，而不是停留在原则性提示。

证据分析与事实梳理

面对批量材料，模型逐份阅读并标出证据之间的矛盾。在其展示的案件示例中，外部进度报告称项目完成 60％，而内部记录显示约为 41％，另有指示压制风险并继续开票的往来邮件；模型把这几份材料的编号对应起来，指出它们共同支持的论证方向，并明确区分事实与推论，供后续核查。分析结论都会附来源文件编号，便于回溯。

法律研究与跨境合规

模型可以结合案件事实检索并适用规则，输出带论证过程的意见或备忘录初稿；在跨境场景下，它按法域梳理隐私与数据合规义务，给出分优先级的落地清单。官方示例中，模型为同时在新加坡、马来西亚与印尼上线的产品列出了通知、同意、营销与数据跨境四类事项，并逐项标注各地对应的法规条款。

模型与 Harness 协同训练

GLM-Legal 的后训练在数万个真实法律任务环境中做强化学习，运行时的 Harness 负责组织任务上下文、连接工具并回传执行反馈。训练中暴露的边界问题用来定位 Harness 的结构性瓶颈，Harness 的改进又让模型接触到更真实的执行约束，两者反复迭代。此外，智谱邀请执业律师从问题覆盖、论证依据、格式合规与零返工四个维度评审输出，把原本主观的质量判断转成可以回灌到训练中的信号。这一整套能力后续将集成到 AutoClaw 桌面端，在文档中直接呈现修改内容。

官方评测与第三方结果

智谱在三个维度上评估 GLM-Legal：复杂任务执行、专业法律推理与真实工作流。在覆盖 24 个法律领域的 Harvey LAB 上，GLM-Legal 的全任务通过率为 19.2％，较基座提升 12.5 个百分点；在公开基准上，模型于 LegalBench 取得 86.2 分、PLawBench 取得 77.3 分，成绩贴近闭源前沿模型。在 Vals AI 的独立评测中，其 Harvey LAB 成绩为 19.17％，在 79 个模型中排第 7，单次任务成本约为 0.15 美元。需要注意的是，Harvey LAB 采用全步骤通过才算完成的严格计分，绝对数值偏低属正常，重点应看相对基座与同类的差距。

GLM-Legal 与同类法律 AI 产品的对比

上表 GLM-Legal 一列取自智谱官方发布材料，Harvey 一列取自其官方产品说明，通义法睿一列取自阿里云官方说明。三者都面向法律工作流程，差别主要在覆盖的法域与交付方式：以中国大陆法律实务为主、并希望在工作流里直接拿到可审查结论的，可以重点看 GLM-Legal 与通义法睿；业务以跨境与英语法域为主的团队，可对照 Harvey 的产品说明取舍。

GLM-Legal 构建在轻量基座模型之上，通用能力沿用基座本身的训练成果。如果想了解这套基座的通用能力、多模态支持与开源情况，可以参考 GLM-5.3-Flash（智谱推出的原生多模态开源大模型，也是 GLM-Legal 的基座）。

GLM-Legal 的应用场景与适用人群

GLM-Legal 面向材料密集、需要给出可核查结论的法律任务，常见场景包括：

• 合同条款审查：按委托方立场逐条比对权利义务，把风险点连同可替换措辞一并给出，结果能直接落到 Word 修订稿中。
• 案件材料梳理：一次读入数十份卷宗，把相互冲突的陈述与数字对应到来源文件编号，形成可复核的事实清单。
• 多法域合规拆解：面向同时在多个市场上线的产品，按地区拆分通知、同意、营销与数据跨境四类义务，并排出处理优先级。
• 法律检索与初稿撰写：围绕既定事实检索可适用规则，输出带论证链条的意见书或备忘录初稿，压缩基础检索耗时。

适用人群：需要批量处理合同与案件材料的执业律师与法务人员，希望把法律文书初稿纳入标准化流程的团队，以及把法律能力嵌入自研产品的法律科技公司。

GLM-Legal 的使用方法

GLM-Legal 目前以申请制开放，可按以下顺序使用：

1. 提交试用申请：在 GLM-Legal 官方发布页 确认模型的能力范围与评测说明，再通过页面入口提交 Beta 申请。
2. 获得接口权限：申请通过后取得 API 访问凭据。
3. 确定接入形态：开发者把接口接进既有的法律工作流，非技术用户则可安装 AutoClaw 桌面端。
4. 准备任务材料：向模型提供任务说明与源文件，并写清交付格式要求。
5. 复核后交付：结论经执业人员核查确认，再用于客户交付或谈判。

模型擅长的是阅读、分析与初稿生成，最终结论仍需执业人员判断。在批量材料场景下，建议先用少量样本验证输出格式是否满足交付要求，再扩大到全量。

GLM-Legal 的价格与开源情况

GLM-Legal 目前处于 Beta 阶段，智谱尚未公布定价与计费方案，接入需要通过申请获得接口权限。第三方评测机构按其基座 GLM-5.3-Flash 的费率估算，单次 Harvey LAB 任务的成本约为 0.15 美元，在同榜前列模型中处于较低水平。

GLM-Legal 的基座 GLM-5.3-Flash 是智谱已开源的模型，而 GLM-Legal 本身以领域训练版本提供，官方暂未说明是否开放权重，目前的获取方式仍是申请制接口与 AutoClaw 桌面端。

GLM-Legal 的常见问题