Thomson Reuters、自社データでのみ優位となるモデルに4000万ドルを投入
Thomson ReutersはQwenを基盤とする4000万ドルのカスタム法務モデル「Thomson」を構築。独自データにアクセスする場合にのみGPTを上回る性能を発揮します。
トムソン・ロイターは、独自の法的モデル「Thomson」を構築した。これは、アリババのQwen3.5-397bを基にしており、APIプロバイダーへの依存を減らすために4000万ドルと2年を投資して開発された。内部ベンチマークによると、このモデルは競争力があるが、一般的にGPT-5.4のようなフロンティアモデルには及ばない。しかし、同社が独占的に保有するWestlawおよびロイターのコンテンツにアクセスした場合、わずかながらリードを保つことができる。 同社は、コストと統合をコントロールするためにスタックを所有することを優先したが、モデルの単独のパフォーマンスは、コーディングと推論において大幅に遅れている。将来の向上は、現在の10パセントの使用率を超えるトレーニングデータを増やし、より強力な基本アーキテクチャに更新することに依存する。