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汤森路透基于中国Qwen平台构建了Claude的替代方案。

Cryptopolitan2026年8月25日 13:24
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汤森路透已开始将其部分法律人工智能任务从Anthropic公司的Claude系统转移到Thomson-1系统。Thomson-1是汤森路透自主研发的人工智能模型,采用中国开源技术。此举有望降低成本,但同时也引发了另一个问题:在当前充满不确定性的行业环境下,使用中国人工智能解决方案的安全性如何?.

据《商业内幕》报道,Thomson-1 将接手 Claude 此前负责的文件审核流程。使用 CoCounsel 及类似产品的法律专业人士、会计师和各类公司可能不会感受到任何显著的操作变化。然而,最能说明问题的是,这家西方信息公司对这家经过内部重大调整的中国公司的能力表示信任。.

比克劳德便宜,这是有意为之。

费用在此案中扮演了至关重要的角色。首席技术官乔尔·赫伦向《商业内幕》解释说,Anthropic 和 OpenAI 等实验室收取的高额费用促使汤森路透考虑开发自己的模型。通过开发自己的模型,该公司可以利用其知识产权,而无需向第三方支付服务分包费用。.

Hron解释说,Thomson-1不会完全取代Anthropic。汤森路透在5月份加强了 合作 ,而CoCounsel目前主要使用Claude系统。该公司计划循序渐进地推进,仅在能够发挥自身专业优势的情况下才会将任务交给Thomson-1处理。初期,计划将Thomson-1的系统用于“大量结构化文档的审阅”。

Qwen“重新调整”的真正含义

Thomson-1 是 基于 Snowdon 模型构建的,而 Snowdon 模型是通过“重新调整”阿里巴巴的开源 Qwen 模型创建的。与通过 Anthropic 平台以封闭系统形式访问的 Claude 模型不同,Qwen 的开放权重可以下载和修改。

汤森路透和伦敦帝国理工学院的一个团队花费数月时间将Qwen移植到Snowdon平台,Hron称其“在伦理和政治上都已消除偏见,使用起来很安全”。Cryptopolitan Cryptopolitan 曾报道,西方公司越来越多地 采用外国的开放权重模型, 以更好地控制其人工智能堆栈。Hron还淡化了对阿里巴巴模型的依赖,称“我们与Qwen之间并没有什么必然的联系”。

汤森路透表示,Thomson-1 在其更广泛的评估套件中,性能与 Claude Opus 4.8 相当,并优于 GPT-5.5、Claude Sonnet 5 和 Gemini 3.1 Pro。目前,这些结果仍由公司发布,dent 的学术基准测试仍在进行中。已公布的分数显示,其表现参差不齐,并非完全领先。.

对使用中国开源模型的担忧

这些节省成本的同时也带来了政治隐患。Anthropic公司指责中国实验室非法“提炼”其模型输出结果,并敦促华盛顿方面采取限制措施。参议员汤姆·科顿也对美国公司使用中国开源模型的安全问题表示担忧。.

斯坦福大学的研究人员则看到了不同的问题。HAI公司的詹姆斯 ·兰迪 认为,可下载的模型权重并不能使系统完全可审计,因为用户仍然无法查看其训练数据或了解其所有行为。他称之为“开放分发”,而非开源。这使得客户难以独立dent。

基准汤姆逊-1-大号克劳德作品 4.8GPT-5.5克劳德·索内特 5Gemini 3.1 Pro
斯坦福法律法庭0.8230.8180.832未发布0.843
PRBench 法律硬0.3520.3150.333未发布0.293
哈维法律代理基准0.8570.8690.781未发布0.555
遵循以下说明0.9140.8610.885未发布0.848
推理0.6840.7370.589未发布0.748
编码0.3990.5980.414未发布0.500
长篇背景0.7530.7410.703未发布0.750
培训中使用的汤森路透专有内容<10%不适用不适用不适用不适用
Claude Sonnet 5 被纳入汤森路透的整体性能声明中,但并未出现在该公司发布的数值对比图表中。指令跟踪测试结合了 IFEval 和 FollowBench;推理测试结合了 GPQA Diamond、Humanity's Last Exam 和 MMLU-Pro;编码测试结合了 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 2.1;长上下文测试结合了 Infinity Bench 和汤森路透内部基准测试。数据来源:汤森路透 2026 年 7 月 31 日发布的早期基准测试版本.

以月为单位的差距

由于中国模型发展迅速,企业愿意权衡利弊。斯坦福大学2026年人工智能指数指出,中美人工智能性能差距已“基本消除”。截至2026年8月21日,在Arena的文本处理排行榜上,美国领先模型得分1508分,中国领先模型得分1489分,差距仅为1.3%。阿里巴巴的Qwen3.8-Max得分为1481分。当性能差距仅为几分,而成本却相差悬殊时,文档审阅自然成为检验更经济替代方案的理想场所。.

 

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