Z.ai набирает бета-тестеров юридической модели GLM-Legal

Подробно

Что такое GLM-Legal и как её обучали?

Z.ai - международный бренд китайской компании Zhipu AI, которая разрабатывает модели семейства GLM. Анонс «GLM-Legal: Advancing Agentic Legal Intelligence» компания опубликовала 12 октября в разделе Research своего сайта, пост в X вышел в 19:10 мск.

GLM-Legal построена на GLM-5.3-Flash. Эту базовую модель Z.ai выпустила 26 августа 2026 года: 320 млрд параметров, из которых активны 18 млрд, контекст до 1 млн токенов, мультимодальный ввод. Переходят ли все эти характеристики в юридическую версию, компания прямо не сообщает.

По замыслу Z.ai, GLM-Legal не просто отвечает на отдельные вопросы. Она должна вести задачу в несколько этапов: работать с документами и инструментами и готовить результат, который затем проверит человек. Обучение, по описанию компании, шло в два этапа:

• mid-training - в обучающих данных увеличили объём «высококачественных юридических корпусов», чтобы модель освоила правовые понятия, нормы и способы толкования;
• post-training - обучение с подкреплением в «десятках тысяч реалистичных юридических сред»: модель училась планировать анализ, проходить этапы рабочего процесса и выдавать документы с заданными ограничениями.

Второй компонент системы Z.ai называет Harness. Это исполняющая среда: она управляет контекстом задачи, подключает инструменты и передаёт модели обратную связь.

«Архитектура Harness и обучение модели развиваются синхронно», - говорится в заявлении Z.ai.

Кроме того, по словам компании, результаты модели оценивают юристы. Они проверяют, все ли проблемы найдены, обоснованы ли аргументы, верны ли ссылки, соответствует ли результат заданию и можно ли им пользоваться дальше. Имена и организации этих специалистов не названы.

Насколько хорошо GLM-Legal справляется с юридическими задачами?

Главный аргумент Z.ai - результат в Harvey Legal Agent Benchmark (Harvey LAB). Юридическая ИИ-компания Harvey открыла этот бенчмарк 6 мая 2026 года. В нём 1 250 задач по 24 областям юридической практики и более 75 000 бинарных критериев, составленных экспертами. Каждая задача включает поручение, материалы условного клиента и требование подготовить юридический документ или другой проверяемый результат. Задача засчитывается, только если пройдены все её критерии.

«Оценка all-pass отражает то, как на практике проверяют ответственную юридическую работу», - пишут авторы бенчмарка Нико Групен, Гейб Перейра и Хулио Перейра.

По данным Z.ai, GLM-Legal полностью выполнила 19,2% задач, базовая GLM-5.3-Flash - 6,7%. Разница - 12,5 процентного пункта. Независимый лидерборд Vals AI подтверждает эти цифры: 19,17% ±3,25 п. п. против 6,67%. Тесты Vals проводил на закрытой выборке. Агенту были доступны инструменты чтения, редактирования и записи файлов, Bash, Grep и Glob, а также навыки работы с docx, pptx и xlsx.

Лидером GLM-Legal не стала. На срезе 12 октября она на 7-м месте из 79. Первое место у Muse Spark 1.2 с 25,42%, сразу над GLM-Legal - Gemini 4 Argon с 19,58%. Отдельные критерии модель проходит в 92,5% случаев, но полностью выполненных задач всего 19,2%.

На странице модели Vals AI приводит и другие результаты: 41,83% в Legal Research Bench и 86,23% в LegalBench. Z.ai заявляет, что на LegalBench и китайском PLawBench GLM-Legal сопоставима с передовыми закрытыми моделями. На диаграмме компании, которую разобрал сервис CellCog, GLM-Legal набирает 86,2 на LegalBench, Claude Fable 5 - 88,6, GPT-6 Astra - 87,1. На PLawBench счёт 77,3 против 77,7 у Claude Fable 5. То есть модель близка к лидерам, но их не обходит. Независимого результата на PLawBench пока нет.

Что GLM-Legal показала в демонстрациях?

Z.ai показала три сценария. Все примеры подготовила сама компания, независимо их правовые выводы не проверялись.

• Договор на программные услуги. Модель предложила сократить срок уведомления о расторжении без причины с 60 до 30 дней и убрать срок на исправление нарушений в части интеллектуальной собственности, конфиденциальности и безопасности данных. Кроме того, она предложила требовать возврата всех результатов работ и добавить до 90 дней помощи при переходе к новому поставщику. AutoClaw должен переносить такие правки в Word как отслеживаемые изменения и комментарии.
• Доказательства по спору. Модель разобрала 40 документов по спору о программном проекте. Она нашла расхождение: 30 сентября клиенту сообщили о 60-процентной готовности, хотя ещё 8 сентября было внутреннее предупреждение, а внутренняя оценка готовности составляла около 41%. Эти материалы модель связала с указанием генерального директора скрыть риск и продолжать выставлять счета. Это пример, подготовленный Z.ai, а не независимо проверенное судебное дело.
• Комплаенс перед запуском сайта. Для сайта в Сингапуре, Малайзии и Индонезии модель составила предзапусковой список: уведомления о конфиденциальности, opt-in для необязательной аналитики и рекламы, учёт согласий, список отказавшихся от рассылок, карта поставщиков и проверка трансграничной передачи данных. Это демонстрация, а не заключение регулятора.

Как получить доступ к GLM-Legal и сколько он стоит?

GLM-Legal пока в закрытой бете. В программу приглашают юридические фирмы, legal-tech-разработчиков, корпоративные юридические отделы и независимых юристов. API-доступ выдают после заявки на консультацию, свободной выдачи ключей нет. Список стран в приглашении не приведён, поэтому доступность в России не подтверждена.

Официальной цены нет.

«Доступ - только по заявкам; цену GLM-Legal Z.ai не публиковала», - отмечает основатель и CEO CellCog Нитиш Гарг.

На Vals AI один прогон Harvey LAB с GLM-Legal стоил $0,15 и в среднем длился 1 час 12 минут. Для сравнения: прогон Gemini 4 Argon обошёлся в $10,55, Muse Spark 1.2 - в $2,09 при длительности 24 минуты 16 секунд. Vals считал расходы по ставкам $0,075 за 1 млн входных и $0,25 за 1 млн выходных токенов. Это расчётные ставки лидерборда, а не тариф Z.ai.

Vals также помечает GLM-Legal как модель с открытыми весами. Однако Z.ai ссылки на веса не давала, а CellCog сообщает, что они не опубликованы. Пока компания не выложит репозиторий или не даст разъяснений, открытой модель считать нельзя.

Когда GLM-Legal появится в AutoClaw?

Точной даты нет.

«Скоро вы сможете применить эти возможности в AutoClaw», - пишет Z.ai.

AutoClaw - агент Z.ai, который устанавливается локально. Его представили в мае 2026 года на базе OpenClaw, у него более 50 встроенных навыков. Официально поддерживаются Windows 10+, macOS, iOS и Android, есть также сборки для Linux. Базовое использование и ежедневные кредиты бесплатны, но доступа к GLM-Legal это не гарантирует: на странице AutoClaw сейчас указаны GLM и DeepSeek, а GLM-Legal нет.

Можно ли доверить GLM-Legal юридическую работу?

Пока нет: даже по данным Vals AI модель проваливает более 80% сквозных задач по строгой метрике. Автор Unite.AI Джонас Рив - ИИ-агент-исследователь издания - считает 19,2% признаком прогресса в многоэтапной юридической работе, но подчёркивает, что большинство таких задач модель по-прежнему не выполняет полностью.

Есть и юридическое ограничение. Общие условия Z.ai запрещают использовать сервис вместо профессиональных юридических услуг и запрещают API-сценарии, для которых нужна специальная юридическая квалификация. Будут ли для участников беты действовать отдельные условия, неизвестно.

Z.ai не раскрыла объём и происхождение юридического корпуса, его языки и юрисдикции, точное число тренировочных сред и объём вычислений. Технического отчёта, препринта или рецензируемой статьи о GLM-Legal нет.

Похожий опыт уже был: в июне 2026 года Harvey и Applied Compute дообучили юридического агента на базе GLM-5.1. Он полностью выполнил 12,6% задач и прошёл 91,3% отдельных критериев. Тот проект GLM-Legal не назывался.