AI 改合同能改到哪一步？智谱 GLM-Legal 公布演示并开放申请

10 月 12 日，智谱 Z.ai 发布法律专门模型 GLM-Legal。它想把 AI 看完合同后的工作往前推一步，直接留下文档修订和批注，交给团队审阅。官网当前提供 API 测试申请，AutoClaw 接入写的仍是即将推出。

修改留在文档里，才方便继续讨论

官方演示用一份软件服务合同，检查解约和交接条款。AutoClaw 把建议放进 Word 的修订与批注中，让团队能对照原文审阅和协商。相比在聊天框里收到一段建议，这种交付形式能减少把文字搬回合同的工作。

另一项演示把项目进度报告与内部文件比对，寻找互相矛盾的记录。两项都是厂商展示的流程，法律专业模型的价值落在读材料、起草修改和交出可继续编辑的文档上。

19.2% 衡量的是整项任务全部通过

GLM-Legal 基于 GLM-5.3-Flash 专门训练。官方公布的 Harvey LAB 全通过率为 19.2%，Vals AI 独立模型页显示 19.17%，是同一结果的不同小数精度。

这项成绩要求整项任务满足全部评分条件。它不能解释成只有 19.2% 的句子正确，也不能拿来推算审十份真实合同会错几份。任务范围、材料和评分条件都影响结果。

Artificial Analysis 在 10 月 8 日介绍的另一版 Harvey LAB-AA v1.1，还会检查与原始材料矛盾、编造材料或缺乏材料支持的具体事实，重大错误会使任务得分归零。它明确说明工具与评分实现和原版不同，因此不能把 Vals 的这个数字直接放进 AA 榜单比较。

通过要求清单，与引用的事实是否有根据，是需要分别检查的两件事。文档有完整批注，能说明工作形式更接近交付；其中的事实和法律判断仍需专业人员核对。

现在能申请什么

官网给出了 GLM-Legal API 测试申请，并介绍后续在 AutoClaw 中使用这些能力。想体验的人目前有了申请入口，能看到 Word 演示，并不等于该流程已经向所有用户开放。