- Thomson Reuters 正将部分法律 AI 工作从 Claude 转移至 Thomson-1，这是其通过适配阿里巴巴开源的 Qwen 模型而自主研发的内部模型。
- 成本与可控性是主要原因，Thomson-1 最初将处理高容量、结构化的文档审查，而非完全取代 Claude。
- 此举引发了关于西方公司依赖中国开源权重模型的安全担忧，特别是涉及透明度、训练数据及潜在偏见问题。
Thomson Reuters 已开始将其部分法律 AI 任务从 Anthropic 的 Claude 转移到 Thomson-1，这是一个使用中国开源技术的内部模型。这一变化预计将降低成本，但同时也引发了另一个问题，即在行业不确定环境中使用中国 AI 解决方案的安全性。
据《商业内幕》报道，Thomson-1 据报道将执行此前由 Claude 执行的文档审查程序。使用 CoCounsel 和类似产品的法律专业人士、会计师和各种公司可能不会注意到其运营有任何重大变化。然而，最有力的信号是西方信息公司信任经过内部重大调整的中国模型的能力。
设计上比 Claude 更便宜
费用在这一案例中起到了关键作用。首席技术官 Joel Hron 向《商业内幕》解释，Anthropic 和 OpenAI 等实验室收取的高价促使 Thomson Reuters 考虑开发自己的模型。通过开发自己的模型，该公司可以利用其知识产权，而不是向第三方支付服务订阅费。
Hron 解释说，Thomson-1 不会完全取代 Anthropic。Thomson Reuters 在 5 月加强了与 Anthropic 的 合作关系，CoCounsel 主要使用 Claude。相反，该公司计划分步进行，仅在有利于公司自身专业知识时才分配任务给 Thomson-1。最初，计划是使用 Thomson-1 系统进行“高容量、结构化文档审查”。
“重新调整” Qwen 实际上意味着什么
Thomson-1 是 基于 Snowdon 构建的，由“重新调整”阿里巴巴的开源 Qwen 模型而成。与通过 Anthropic 作为封闭系统访问的 Claude 不同，Qwen 的开源权重可以下载和修改。
Thomson Reuters 与伦敦帝国理工学院的一个团队花了数月时间将 Qwen 调整为 Snowdon，Hron 将其描述为“在道德和政治上去偏见且使用安全”。Cryptopolitan 此前曾报道，西方公司正越来越多地 调整外国开源模型 以对其 AI 堆栈获得更多控制权。Hron 也淡化了对阿里巴巴模型的依赖，称“没有什么必然将我们与 Qwen 绑定在一起。”
Thomson Reuters 表示，Thomson-1 在其更广泛的评估套件中表现与 Claude Opus 4.8 具有竞争力，并优于 GPT-5.5、Claude Sonnet 5 和 Gemini 3.1 Pro。结果仍由公司报告，独立的学术基准测试仍在进行中。其公布的分数显示情况不一，而非全面胜利。
对中国开源模型的担忧
这些节省伴随着政治包袱。Anthropic 指责中国实验室非法“蒸馏”其模型输出，并推动华盛顿实施限制。参议员 Tom Cotton 也提出了美国公司使用中国开源模型的安全担忧。
斯坦福研究人员看到了不同的问题。HAI 的 James Landay 认为，可下载的模型权重并不能使系统完全可审计，因为用户仍然无法查看其训练数据或理解其所有行为。他称之为“开放分发”而非开源。这使得客户难以独立验证关于成功消除偏见的说法。
| 基准 | Thomson-1-Large | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 | Claude Sonnet 5 | Gemini 3.1 Pro |
| 斯坦福 LegalBench | 0.823 | 0.818 | 0.832 | 未公布 | 0.843 |
| PRBench Legal Hard | 0.352 | 0.315 | 0.333 | 未公布 | 0.293 |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 0.857 | 0.869 | 0.781 | 未公布 | 0.555 |
| 指令遵循 | 0.914 | 0.861 | 0.885 | 未公布 | 0.848 |
| 推理 | 0.684 | 0.737 | 0.589 | 未公布 | 0.748 |
| 编程 | 0.399 | 0.598 | 0.414 | 未公布 | 0.500 |
| 长上下文 | 0.753 | 0.741 | 0.703 | 未公布 | 0.750 |
| 用于训练的汤森路透专有内容 | <10% | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
以月为单位的差距
公司愿意接受这种权衡，因为中国模型迅速缩小了差距。斯坦福大学2026年AI指数报告称，中美之间的性能差距已“实际上缩小”。截至2026年8月21日，Arena文本排行榜上，美国领先模型得分为1,508分，而中国顶级模型得分为1,489分，差距仅为1.3%。阿里巴巴的Qwen3.8-Max得分为1,481分。当能力仅相差几分而成本却相差悬殊时，文档审核便成为测试更便宜替代方案的明显试验场。
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常见问题
Thomson-1是建立在什么基础之上的？
根据 CTO Joel Hron 所述，Thomson-1 基于 Snowdon 构建，该模型由 Thomson Reuters 通过对阿里巴巴开源的 Qwen 模型进行“重新对齐”而创建。一个与伦敦帝国理工学院组成的联合团队在数月内完成了对基础模型的适配。
为何 Thomson Reuters 要自行开发模型，而不是直接使用 Claude？
Hron 指出成本是主要原因，并强调拥有自有模型使公司能够基于自身知识产权进行构建，而非持续向外部 AI 实验室付费。Thomson-1 并非旨在取代 Anthropic；CoCounsel 仍主要依赖 Claude。
使用中国开源模型是否存在安全隐患？
是的。Anthropic 指控中国实验室非法“蒸馏”其模型，参议员汤姆·科顿也指出美国企业使用中国开源模型存在后门风险；而汤森路透表示其适配后的模型已消除偏见且安全，Airbnb 则表示其通过美国云服务商运行此类模型。
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Ashish Kumar
Ashish Kumar 是一位拥有八年新闻室经验的加密货币和金融记者。他报道加密货币市场、监管、DeFi 和交易所生态系统的最新动态。他曾与 Coingape、Todayq 和 Newsroompost 合作。Ashish 在 IIMC 获得了英语新闻学研究生文凭。他还采访过包括 Arthur Hayes、Yat Siu、Austin Federa 在内的行业人物。
