GLM-Legal Z.ai 基于 GLM 打造的法律专用 AI 模型，面向律师与法务团队，用于合同审查、证据分析与合规研究，并提供 API 接入。 热门评论 PH 用户GLM-Legal 是 Z.ai 的法律 AI 模型，基于 GLM-5.3-Flash 构建，并针对智能体式法律工作做了训练。也就是说，它能处理像合同审查、证据分析和合规研究这类多步骤任务。目前处于仅限申请的 API beta。问题：法律工作冗长、繁琐、容错低。一次合同审查或合规检查有很多步骤，漏掉一点就可能让结果崩掉。通用模型在这类多步骤法律工作上往往不够看。解决方案：Z.ai 拿 GLM-5.3-Flash 模型，针对法律任务进行训练。据 Z.ai 说，这意味着先在更大的语料上做法律中期训练，然后在数万个法律任务环境中做强化学习。他们还把智能体 harness 和模型一起构建，让两者共同改进。表现如何：Harvey’s Legal Agent Benchmark：任务通过率 19.17%，基础模型为 6.67%。一个任务只有所有标准都通过才算通过，所以即便最高分，绝对值也偏低。LegalBench：86.23%，Claude Fable 5 为 88.56%。Z.ai 说它在这里能比肩前沿模型，但数字显示它略落后。成本：在 Vals AI 的测试运行中，每次 Harvey LAB 测试约 $0.15，比对比的其他模型低得多。Vals 用的这个价格并不是 GLM-Legal 公布的价格。访问方式：API：仅限申请的 beta，没有公布价格；权重：没有公开权重，也还没有 Hugging Face repo；桌面端：Z.ai 说它会上线到 AutoClaw 桌面智能体 app，但没给日期。适合谁：探索 AI 法律工作流的律所、公司法务和合规团队。这是给专业人士用的工具，不能替代法律建议或律师。阅读 Z.ai 的公告 · 查看 Vals AI 的结果 · 申请 API 访问PH 用户在信任合规研究输出之前，先把你们州的判例法喂给它跑一遍。训练数据很可能严重偏向联邦法院，可能会完全漏掉细微的管辖区差异PH 用户等等，等它退出 beta 之后 API 定价会是多少？我有个项目真的需要知道。 热门产品Rohan Chaubey2026-10-15原文 打开互动版
问题：法律工作冗长、繁琐、容错低。一次合同审查或合规检查有很多步骤，漏掉一点就可能让结果崩掉。通用模型在这类多步骤法律工作上往往不够看。
解决方案：Z.ai 拿 GLM-5.3-Flash 模型，针对法律任务进行训练。据 Z.ai 说，这意味着先在更大的语料上做法律中期训练，然后在数万个法律任务环境中做强化学习。他们还把智能体 harness 和模型一起构建，让两者共同改进。
表现如何：Harvey’s Legal Agent Benchmark：任务通过率 19.17%，基础模型为 6.67%。一个任务只有所有标准都通过才算通过，所以即便最高分，绝对值也偏低。LegalBench：86.23%，Claude Fable 5 为 88.56%。Z.ai 说它在这里能比肩前沿模型，但数字显示它略落后。成本：在 Vals AI 的测试运行中，每次 Harvey LAB 测试约 $0.15，比对比的其他模型低得多。Vals 用的这个价格并不是 GLM-Legal 公布的价格。访问方式：API：仅限申请的 beta，没有公布价格；权重：没有公开权重，也还没有 Hugging Face repo；桌面端：Z.ai 说它会上线到 AutoClaw 桌面智能体 app，但没给日期。适合谁：探索 AI 法律工作流的律所、公司法务和合规团队。这是给专业人士用的工具，不能替代法律建议或律师。
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