Harvey 推出法律 AI 模型 Tenet，性能显著提升

法律 AI 初创公司 Harvey 推出首个面向法律场景的后训练模型 Tenet。Tenet 以 Moonshot 的 Kimi K3 为基座，由 Harvey 与 Fireworks AI 基于公开法律数据、合成数据及律师标注数据进行后训练。在 LAB 测试集上，Tenet 的 all-pass 率较基座模型提升 82%，在 LAB Contracts 上提升 22%，并在 LAB Contracts 中夺得第一，LAB 名列第二。Harvey 还围绕 Tenet 训练了三款子模型，分别针对 M&A 尽调、高频文档审阅与结构化抽取、律所内知识检索，推理成本不足主流基础模型的四分之一。投资人 David Sacks 指出，美国初创公司通过开源基座与垂直后训练的路径，能够低成本打造高性能行业模型，若对开源模型施加过严限制，将难以阻止中国实验室推出下一个 Kimi，但会削弱类似 Harvey 的创业公司在专业领域构建模型的能力。

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