Thomson Reuters, 자체 데이터로만 앞서는 모델에 $40M 투입
Thomson Reuters는 Qwen 기반으로 $40M을 들여 맞춤형 법률 모델 'Thomson'을 구축했으며, 이 모델은 독점 데이터에 접근할 때만 GPT를 앞섭니다.
톰슨 로이터는 알리바바의 Qwen3.5-397B를 기반으로 하는 독점적인 법률 모델 '톰슨'을 구축하기 위해 4천만 달러와 2년을 투자했다. 이는 API 제공업체에 대한 의존도를 줄이기 위한 조치다. 내부 벤치마크에 따르면 이 모델은 경쟁력이 있지만 일반적으로 GPT-5.4와 같은 프론티어 모델을 따라가지 못한다. 그러나 이 모델이 회사의 독점적인 Westlaw 및 로이터 콘텐츠에 접근할 경우, 좁은 차이로 앞서게 된다. 이 회사는 비용 및 통합 관리를 위해 스택을 소유하는 것을 우선시했지만, 모델의 독립적인 성능은 코딩 및 추론에서 크게 뒤처진다. 향후 성과는 현재 10% 사용을 넘어서는 훈련 데이터 증가와 더 강력한 기본 아키텍처로의 업데이트에 달려 있다.