
前不久有个做法律 AI 的朋友跟我聊,他们的原话是:全球最强的闭源模型放在真实法律任务上,成功率也就 10% 上下,开源的根本不考虑。这话在当时没什么问题。Kimi K3 出来之后,情况就不一样了。
Artificial Analysis 在 Harvey LAB 这个基准上跑了 K3,得分 26.7%,而上一代 K2.6 是 0 分。这个基准不是刷题那种,它把 1200 多个真实律所任务(翻邮件、查合同、写报告)交给 AI Agent 做,每道题几十条专家评分点,全过才算通过。测试用的还是最简化的脚手架,没有现成的文档生成 Skill,模型得自己从头摸索怎么产出办公文档,所以更能看出模型本身的底子。

Harvey 的动作更快
上周,Harvey 自己发布了基于 Kimi K3 的法律行业专属模型 Tenet。这家公司是 OpenAI 投的,估值 110 亿美金,也是 Harvey LAB 的开发方。Tenet 在多项法律基准上超过了目前最强的闭源模型。

在做后训练之前,Harvey 先对 K3 做了一轮更全面的法律场景测试,结论是它已经展现出 Fable 5、GPT-5.6 Sol 这个级别的前沿法律能力。这件事的意义在于:用领域数据、任务设计和评测标准,通用模型可以被进一步改造成法律场景专用的模型。至少 Harvey 用真金白银验证了这条路走得通。

律师们实际在怎么用
红圈所的态度转变更有说服力。国内多家红圈律所已经给员工配了 Kimi 企业版,图的不只是能力,还有企业级数据保护,个人账号数据和企业账号数据是分开的。
说说具体场景。
合同审批。律师审合同交付的从来不是一段对话,是一份带批注和修订痕迹的 Word 文档。在 Kimi 网页版上传合同,或者在 Kimi Work 客户端里选本地文件夹,K3 会逐条审,风险点直接标注在对应条款旁边,修改建议以 Word 修订模式写进文件。这份文件可以直接发给客户或对方律师走下一步。律师的角色从逐字找问题,变成逐条判断要不要采纳 AI 的批注。

它还能基于批注生成修订稿,保留修订痕迹,方便继续审。

法律研究与尽调。这块的底线是可溯源。Kimi 和 Kimi Work 目前接了华宇元典法律数据库(中国法律法规和案例)、天眼查(企业工商信息)等专业数据源,检索法规附文号,检索案例附案号,每条结果都能回查。

用深度研究功能时,Kimi 会围绕一个问题自己规划检索路径、翻大量来源,最后出一份结构完整的研究报告,每个观点都带原始出处,可以逐条核验再引用。

自己上传的资料也一样,Kimi Work 支持在正文里直接引用对应源文件并展示溯源。
会议和邮件。Kimi Work 装上「腾讯会议 CLI」插件后,能拉取会议录音转写文本再加工,比如把一场会议的转写整理成面向法律用户的宣传手册。

装「邮箱」插件,绑定 163 或 Gmail(后面会支持更多),可以把文档结合上下文直接发给目标对象,还会主动从邮箱拉最近的待办,把工作上下文接起来。

两位合伙人的原话
海问律师事务所合伙人:「对于没有标准答案的疑难问题,K3 会先做争点分类,再并行检索核实、逐题作答。别家模型挂了 MCP 也定位不到具体案例,只有它真翻进了案例库;除了直接检索已接入的元典法律数据库,Kimi 还能调用 WebBridge 自己去裁判文书网、法答网核对裁判口径,回答引用条条可追溯。别的模型在等指令,它在主动验证。」
竞天公诚律师事务所合伙人:「把 Word 版合同丢给 Kimi K3,它会先拆解合同结构,识别权利义务、违约责任、争议解决等关键条款的风险点,再检索相关法规和案例给出修改依据;最终以 Word 修订形式逐条呈现建议,并可以给出整体修订报告,方便律师作出判断。」
怎么上手


从 0 分到被红圈所和 Harvey 同时选中,Kimi K3 在法律这个最挑剔的行业里算是站稳了。法律行业的 AI 选型正在快速变化,工具能力是一方面,怎么落地到具体工作流是另一方面。如果你想把这类 AI 工具和数字化能力真正用进自己的业务,可以咨询云巴巴。云巴巴是国内领先的企业数智服务平台,覆盖 AI 大模型、智能体、协同办公、营销获客、安全合规等多个领域的企业级产品与方案,能按你的行业、规模和预算比对选型、匹配资源、协助落地。欢迎咨询云巴巴,获取更多产品方案与专属服务。


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