ChatGPT 对比通义千问做中文合同：条款提取、风险提示、措辞改写三个环节

 

法务新人小柯入职三个月，师傅给她布置了个练手任务：把公司模板库里的二十份中文合同跑一遍数字化处理，环节是条款提取、风险提示、措辞改写三样。她手上有 ChatGPT 和通义千问两个工具，决定拿这批真实合同做个双工具对照，看谁更懂中文合同。这篇按三个环节逐个拆对照结果，最后给法务新人的工具使用建议。

 

环节一：条款提取

 

第一个环节：从二十份合同里提取关键条款，输出成结构化清单。给 ChatGPT 的指令是按「付款条款、违约责任、争议解决、保密义务、解除条件」五类提取，每条注明合同编号和原文位置。

 

ChatGPT 的输出：五类条款提取完整，每条附带原文引用，格式统一成表。表现好的地方是跨条款的关联提取，比如某份合同里付款条件散落在三条里，它自动做了合并；表现一般的地方是个别法律术语的引用有轻微改写，不是原文照录，做底稿时要人工回核对一遍。

 

通义千问的输出：同样指令下，条款提取的完整度和 ChatGPT 持平，中文法律术语的原文照录做得更严，改写几乎没有。它对国内合同文本习惯的处理更贴：合同里的「甲方乙方」指代、「应」「得」「不得」这类规范用词，提取时的语境理解到位，几乎没有误读。二十份跑完，误读次数比 ChatGPT 少两次，但合并关联条款的能力弱一点，散落条款要人工再拼。

 

环节结论：单条款的精确提取，通义略优在原文忠实度；跨条款的关联整合，ChatGPT 略优在结构化能力。做条款台账用通义打底稿更省核对功夫，做条款分析用 ChatGPT 的整合输出更接近成品。

 

 

条款提取环节还有一个效率细节：批量喂的节奏。二十份合同不要一口气全丢，五份一组跑完核对再下一组，出错时损失的只是一组。小柯第一轮跑了五份就发现有个指令歧义：「付款条款」是否包含发票条款，双方理解不一致，当场把指令改精确，后十五份一遍跑过。小步试错在批量任务里永远比全量重跑省时间。

 

环节二：风险提示

 

第二个环节：基于提取的条款做风险提示，标出对公司不利的表述和缺失的保护条款。这是法务最有价值的环节，也是对模型理解力考验最大的环节。

 

ChatGPT 的风险提示视角偏国际惯例：它按普通法系的合同审查思路扫描，违约金上限、赔偿责任的兜底、知识产权归属这些点抓得准；对国内法特有的问题，比如「定金」与「订金」的混用、约定管辖法院的合规性，它也能提示但视角偏外企风格，提示的表述方式不像国内律师写的。

 

通义千问的风险提示更贴国内实务：它对民法典语境下的条款效力判断更接地气，比如违约金过高的司法调整惯例、格式条款的提示义务、管辖约定的有效边界，提示的措辞接近国内律师的审查意见风格。二十份合同里它标出的一个「管辖条款约定不明确可能导致无效」的问题，ChatGPT 没有标出，师傅确认通义标得对。

 

环节结论：中文合同的风险审查，通义的本土优势实打实；涉外合同或对英文输出有要求的场景，ChatGPT 的框架更成熟。这个结论跟很多法务的直觉一致：中文法律文本的语感，国产模型这两年确实练出来了。

 

 

风险提示环节还要说一个组合用法：让两个工具互相查漏。ChatGPT 的风险清单和通义的风险清单摆一起，只被其中一个标出的问题重点人工复核，两边都标的高置信直接进审查意见。小柯的二十份合同里，双方分歧的条款有九处，人工复核确认七处是真风险，这个互相查漏的流程后来被师傅直接写进了部门的审查手册。

 

环节三：措辞改写

 

第三个环节：把合同里的生硬表述改写成既严谨又易读的版本，主要用在对外合作协议和客户合同上。这个环节考验的是法律文书的语感。

 

ChatGPT 的改写：文本流畅度高，改出来的条款可读性强，但偶尔会「过度润色」，把严谨的法律表述改得过于口语，严谨度有一丝折损，需要人工往回收。它的英文改写能力在这个环节有独特价值，中英对照的合同版本它处理得干净。

 

通义千问的改写：中文法律文书的分寸感更好，改写保持「严谨但清爽」的调性，不会滑向口语化。它对国内公文和合同惯用格式的遵循也更稳，改完的条款直接能贴回模板。小柯的师傅看了一眼通义的改写稿，评价是「像个三年经验律师的笔头」。

 

环节结论：纯中文合同的措辞优化，通义的语感占优；需要中英双版或面向国际对手方的合同，ChatGPT 的双语能力不可替代。

 

新人的工具建议

 

三个环节跑完，小柯的工具建议成型：中文合同日常处理以通义为主力，条款台账、风险初审、措辞优化三个环节都贴国内实务；ChatGPT 做涉外和结构化补充，英文合同、跨条款整合分析、双语改写用它。两个工具的月成本加起来不到三百元，对法务新人来说是最好的自学陪练。

 

还有一条给新人的方法论建议：工具输出一律当「实习生初稿」对待，提取要核对原文、风险提示要请教判例依据、改写要师傅过目。工具把新人的起点从零抬到有初稿可改，但签字的责任永远在人。三个月练下来，小柯对合同审查的框架理解比同期入职的快一倍，工具用得对，成长速度是真的不一样。

 

给团队采购的补充一句：两个工具的分工用法要落进培训，光给账号不给方法，大多数人会只用其中一个顺手的。小柯的部门现在每月一次半小时的工具分享会，轮流讲自己发现的用法，三个月攒出了部门自己的二十条实践清单，这些清单才是工具投入真正沉淀下来的资产。

 

回到师傅布置任务的本意：练手任务练的不是工具操作，是判断力。哪个输出可信、哪处要人工复核、什么时候该换工具，这些判断在三个月的对照练习里长进了小柯的工作直觉。工具每半年一换代，判断力跟着任务长，才是新人真正的护城河。

 

师傅最后给这轮练手打了九十分，扣的十分在提示词：同一个任务，好的指令和差的指令，输出质量差一档。指令功夫是下一轮练手的主题。

 

工具好不好，落到自己业务里跑一遍才知道。合同审得准不准，拿二十份真实合同跑一遍才知道。目前，云巴巴提供法务场景 AI 工具选型的咨询服务，想了解更多可以联系我们。在云巴巴，你还能横向对比更多同类产品，根据团队规模和业务场景找到最匹配的方案。