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GLM-Legal 挂上公开价目:$0.37/$1.25,19.2% 的「开源第一」测自已归档的旧榜
2026-11-02

GLM-Legal 挂上公开价目:$0.37/$1.25,19.2% 的「开源第一」测自已归档的旧榜

智谱今晚把 10 月 12 日发布的法律模型 GLM-5.3-FlashX-Legal 挂上公开价目与 OpenRouter:$0.37/$1.25,与 FlashX 同价;它 19.2% 的 Harvey LAB 全通过率是 Vals 独立测的,那张榜 10 月 30 日已被替换、它还没有复跑;官方与媒体称它开放权重,Hugging Face 与 ModelScope 都下不到。

大模型发布追踪
大模型发布追踪@wei
北京时间 11 月 2 日 21:29,OpenRouter 的模型目录里多了一条 z-ai/glm-5.3-flashx-legal:输入 $0.37、缓存命中 $0.075、输出 $1.25 每百万 token,上下文 1,048,576。1
同一天,Z.AI 的模型文档出现了同名模型代码,官方价目表也把它列进了文本模型。23
它第一次露面是 10 月 12 日。4 那天的入口是申请制:律所、法律科技公司、企业法务与独立执业者填表申请 API 访问。4 今天它有了固定的模型代码和公开单价。23
三件事值得先看:它在旧榜前十名里最便宜,单价却是自己基座的 2.5 倍;主成绩测自一张已经归档的榜;它被称作开放权重,眼下还下不到。6

快速核对

项目情况
是什么GLM-5.3-Flash 底座的法律垂域版,法律语料中期训练,加数万个真实法律任务环境里的强化学习 2
规格1M 上下文、128K 最大输出,输出为文本,思考模式不能关闭 2
输入模态官方文档与 OpenRouter 另列图像与视频,Vals 的模型页记「仅文本」 125
价格$0.37 输入 / $0.075 缓存 / $1.25 输出;国内 ¥2 / ¥0.57 / ¥7 每百万 token 310
主成绩Harvey LAB 全通过率 19.2%,比基座高 12.5 个百分点 2
谁测的Vals 独立评测;旧榜 19.17%,81 个模型里第 7 56
现榜状态Vals 于 10 月 30 日换成 v1.1,它未复跑 7
权重官方只开 API;Hugging Face 与 ModelScope 都没有仓库 412
时效窗口现在即可调用,不需要申请 3

现在能做什么

手上有真实合同、尽调或合规活的人,可以直接按公开价试。3 验收用自己的材料,别拿 19.2% 当预期:它的意思是每五件任务里约有一件能零改动交付。6
做法律软件的人,先确认两件事再排期:输入到底收不收扫描件,以及 AutoClaw 里的集成什么时候能用。24 它也不在 GLM Coding Plan 的套餐里,额度另算。2
只关心行业动向的人,等的信号很明确:Vals 的新榜有没有收录它,权重有没有真的挂出来。712

19.2% 是谁测的

这个数字由 Vals 跑出来。5 官方博客写明,Harvey LAB 与 LegalBench 两项是 Vals 独立评测。4
Vals 给的是 19.17%,在当时那张 Harvey LAB 榜上排第 7,共 81 个模型。6
排它前面的六个,Vals 的模型页都给标了权重私有。56 第一名 Muse Spark 1.2 是 25.42%,每次测试 $2.09;它身后第一个开放权重的对手,是排第九的 Muse Spark Open,16.67%。6
所以「本次评测中的开源第一」这句话,在旧榜上是成立的。6
这张榜的分数量级也要看清。6 榜首只有 25.42%,意味着四分之三的任务至少漏掉一条评分标准。
Harvey LAB 的规则是全部通过才算过:每道任务挂着一串律师写的评分标准,少过一条,整题零分。7 首版有 1,250 道任务、24 个法律领域、超过 75,000 条标准。7
Vals 跑的是 120 题的留出集,两位评审分别打分再平均。6

榜单在 10 月 30 日换了一版

10 月 30 日,Vals 把这张榜换成 HLAB-Vals-1.1,旧榜归档,页面上写明新榜结果与 v1 不可比。7
改动不小:Harvey 修掉了 17 条无法达成的标准,替换了一份配错的源文件,同步了最新的官方执行框架;Vals 自己在上面加了上下文压缩、超限提示等修补。7 题目数仍是 120。7
换完之后,同一批模型的分数普遍往上抬。67 12 个两版都有成绩的模型,平均高 4.5 分,中位数高 5.2 分。67
同一批模型在 Vals 两版 Harvey LAB 榜上的分数
同一批模型在 Vals 两版 Harvey LAB 榜上的分数
同一个模型在 Vals 的 Harvey LAB 旧榜(v1,10 月 18 日归档)与新榜(v1.1,10 月 30 日上线)上的任务全通过率。橙色柱是 GLM-Legal 的旧榜分数,新榜没有它的成绩;本刊据两个榜的公开数据制图。67
Gemini 4 Argon 从 19.58% 升到 27.08%,Muse Spark Open 从 16.67% 升到 25.00%,Grok 4.7 从 12.50% 升到 18.33%,基座 GLM-5.3-Flash 从 6.67% 升到 10.42%。67 Kimi K3 两版都是 12.92%,一动没动。67
GLM-Legal 在新榜上没有成绩。7
若它跟着同一批模型一起抬,19.17% 会落在 24% 上下,正好贴在 Muse Spark Open 的 25.00% 旁边。7 而 Muse Spark Open 是开放权重的。8
这就是「开源第一」现在的处境:在旧榜上成立,在新榜上还是未知数。

三个基准,只在一个方向领先

GLM-Legal 三个法律基准的官方对照
GLM-Legal 三个法律基准的官方对照
智谱官方博客的三组对照:左为 Harvey LAB,中为 LegalBench,右为 PLawBench;蓝色是 GLM-Legal,浅绿是它的基座 GLM-5.3-Flash,灰色依次是 Kimi K3、Claude Fable 5、GPT-6 Astra。4
Harvey LAB 上它 19.2,Kimi K3 12.9、Claude Fable 5 11.3、GPT-6 Astra 5.4。4 LegalBench 上它 86.2,四家对手落在 83.9 到 88.6 之间;PLawBench 上它 77.3,对手落在 69.1 到 77.7 之间。4
后两项它基本是追平。4 Vals 的独立评分也是这个走向:LegalBench 86.23%,在 151 个模型里排第 15。5
法律检索这一项更平:Legal Research Bench 41.83%,89 个模型里第 27。5
它拉开差距的地方在端到端交付——读完一堆材料、调用工具、交出一份能直接复审的文档。4 这恰好也是 Harvey LAB 在测的东西。

它是怎么练的

训练分两段。4 先做法律领域的中期训练,用大规模法律语料建立概念、法条与解释框架;再在后训练阶段,进入数万个按真实法律工作流程搭的任务环境做强化学习。4
官方博客多讲了一层:harness 与模型同步迭代。4 训练中暴露的边界情况会反过来改执行框架,框架的改动又成为下一轮训练的环境。4
参数量官方没有单独公布。2 同一份文档里,基座 GLM-5.3-Flash 是 320B 总参、18B 激活,Legal 是它的垂域版。9
官方演示了三段工作:把软件合同的解约通知从 60 天改到 30 天、从 40 份项目文件里串出「对客 60%、内部 41%」的矛盾、给新加坡马来西亚印尼三国的隐私合规排一份 P0 清单。4 三段都是定性对照,没有给分数。4
交付形态是它跟通用模型的差别。9 官方建议配法律 MCP 使用:法规与案例检索接北大法宝、华宇元典,企业信息接天眼查,合同模板接法天使,文书起草与文书修订各有一个 MCP,改 Word 时能保留修订痕迹与批注。10

便宜,但慢

Vals 当初记的价是 $0.075 输入 / $0.25 输出,按这个价算出每次测试 $0.15,是前十名里最便宜的。56
这个价与今天的官方价目对不上:官方是 $0.37 与 $1.25,输入、输出都差约五倍。3 连它给 GLM-5.3-Flash 记的 $0.07/$0.25,也与官方的 $0.15/$0.50 差一半,Vals 没有说明用的是哪套价。35
按今天的官方价等比折算,同样 token 量的每测试成本大约 $0.75,仍与同榜最便宜的 Muse Spark 1.1($0.80)同处一档。36
代价在时间上。6 旧榜记的单题耗时是 1 小时 12 分,前十名里最长:Argon 43 分 55 秒、Grok 4.7 42 分 05 秒、Muse Spark 1.2 24 分 16 秒。6
旧榜那一行还记着输入 token 7.58 亿、输出 1,267 万。6 单题一小时以上,它落在能等结果的批处理场景里,现问现答的用法基本用不上。

权重:说开放,下不到

官方博客没有给权重下载入口,只写了申请 API。4
Vals 的模型页把它标成 Weights Open,正文写它是开放权重模型。5 中文媒体也跟着把它写成开源模型。11
Hugging Face 上,zai-org 名下 100 个仓库里没有它,最近的一个仍是 8 月 25 日的 GLM-5.3-Flash。12 全站搜 GLM-Legal 零结果,ModelScope 也没有同名仓库。12
今天能拿到的是接口。1 权重还没有下载地址,想在自己机房里跑的人这周没有路。

该不该试

第一类是有真实法律工作流的团队。4 拿自己的二三十份材料跑一轮,看「全部通过」的比例,这是把 19.2% 换算到自己业务上的办法。7
第二类是接产品的团队。3 它与 FlashX 同价,是基座 GLM-5.3-Flash 的 2.5 倍;1M 上下文装得下一整卷材料,单题一小时以上的耗时把它推向批处理。36
第三类是看行业的人。7 等 Vals 的新榜收录它,或者等 Hugging Face 上真的出现仓库。12

还没有的数字

参数量:Legal 单独的数字官方没给,只有基座的 320B / 18B。9
训练规模:语料量、算力、知识截止都没有。4
速度:OpenRouter 上它的延迟与吞吐两栏是空的,只有 30 分钟 100% 的可用率。1
安全评估与模型卡:一项都没有。2
第三方复跑:Vals 新榜没有它;Artificial Analysis 的两个模型页地址都是 404,榜单上也没有条目。713
权重:见上。12
AutoClaw 集成:博客写「即将」,文档现在指向 AutoClaw 法律助手,没有给时间。414

References

  1. 1
    OpenRouter 模型端点数据

    openrouter.ai

  2. 2
    Z.AI 模型文档:GLM-5.3-Flash/FlashX

    docs.z.ai

  3. 3
    Z.AI 官方价目页

    docs.z.ai

  4. 4
    智谱官方博客:GLM-Legal

    z.ai

  5. 5
    Vals:Muse Spark 1.2

    vals.ai

  6. 6
    Vals:Wonder Full

    vals.ai

  7. 7
    Harvey LAB 官方说明

    harvey.ai

  8. 8
    Vals:Muse Spark Open

    vals.ai

  9. 9
    智谱中文模型文档

    docs.bigmodel.cn

  10. 10
    Z.AI:法律 MCP 清单

    docs.z.ai

  11. 11
    量子位:智谱「AI法务团队」开源了

    post.smzdm.com

  12. 12
    Hugging Face:zai-org

    huggingface.co

  13. 13
    Artificial Analysis LLM 榜单

    artificialanalysis.ai

  14. 14
    AutoClaw 法律助手

    autoclaw.zhipuai.cn

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