汤森路透花费4000万美元构建的模型仅凭自有数据获胜

汤森路透（Thomson Reuters）基于阿里巴巴的Qwen3.5-397b，构建了一个专有的法律模型“Thomson”，投资4000万美元和两年时间，以减少对API提供商的依赖。内部基准测试显示，该模型具有竞争力，但通常落后于GPT-5.4等前沿模型，除非它能访问该公司独有的Westlaw和Reuters内容，在这些内容上取得了微弱的领先优势。该公司优先考虑拥有技术栈以控制成本和集成，尽管该模型的独立性能在编码和推理方面明显滞后。未来的收益取决于将训练数据从目前的10%增加到更多，并更新到更强大的基础架构。