Z.ai hat gerade GLM-Legalveröffentlicht. GLM-Legal ist ein KI-Modell für Recht von Z.ai, das auf GLM-5.3-Flash basiert und für agentische Rechtsarbeit trainiert wurde. Es zielt auf Vertragsprüfung, Beweisanalyse und Compliance-Recherche ab. Das zentrale Ergebnis ist eine 19,2%-All-pass-Quote beim Harvey’s Legal Agent Benchmark (LAB). Das ist fast das 3-Fache der 6,7% des Basismodells. Für Entwickler gibt es einen Haken beim Zugang: Die API ist vorerst nur auf Bewerbung verfügbar.
TL;DR
- Größe: Basiert auf GLM-5.3-Flash, einem MoE mit insgesamt 320B und 18B aktiv, mit 1M-Token-Kontext und maximal 128K Ausgabe. Z.ai nennt keine separate Parameterzahl für GLM-Legal.
- Läuft auf: Nur Z.ai’s gehosteter API, auf Bewerbung. Keine öffentlichen Gewichte. Das Basismodell lässt sich auf Multi-GPU-Servern über vLLM oder SGLang selbst hosten, mit FP8-Gewichten.
- Leistung: Top-10 beim Harvey LAB zu einem Bruchteil der Frontier-Kosten. Nur 2,3 Punkte hinter dem LegalBench-Führenden.
- Beste: 19,17% Harvey LAB Task-Pass-Quote, Platz 7 von 79 bei Vals AI, zu $0,15 pro Test.
- Schlechteste: 41,83% bei Vals AI’s Legal Research Bench, unterhalb des eigenen Basismodells (45,19%).
- Fazit:
- Bestens: Frontier-Klasse Legal-Agent-Ergebnisse zu etwa 1/128 der Kosten von Claude Fable 5.
- Schlechtst: Eingeschränkte Beta ohne Preisangabe, ohne Gewichte und mit langsamen Läufen (1h12m pro Aufgabe).
Was ist GLM-Legal?
GLM-Legal ist eine domänenspezialisierte Version von GLM-5.3-Flash für Kanzleien, interne Rechtsabteilungen und Compliance-Teams. Die Basis ist Z.ai’s erstes nativ multimodales GLM-5-Modell. Es hat insgesamt 320B Parameter mit 18B aktiv. Es kombiniert Sparse- und lineare Aufmerksamkeit, um die Kosten der Langkontext-Bereitstellung zu senken. Es liest Text, Bilder, Video und Dateien und gibt Text aus.
Wie wurde GLM-Legal trainiert?
Das Training lief in 2 Stufen:
- Mid-training auf erweiterten juristischen Korpora, um das Schließen von Fakten über Regeln zu Schlussfolgerungen zu stärken.
- Post-training mit Bestärkendem Lernen über Zehntausende juristischer Aufgabenumgebungen.
Das Z.ai-Team beschreibt außerdem das gemeinschaftliche Evolutionieren des Agent-Harness mit dem Modell während des Post-Trainings. Randfälle im Training legten Engpässe des Harness offen. Harness-Korrekturen konfrontierten das Modell dann mit realistischeren Einschränkungen.
Wie schneidet GLM-Legal bei Harveys Legal Agent Benchmark ab?
Harvey LAB ist ein Open-Source-Benchmark mit 1,250 Aufgaben aus 24 Praxisbereichen. Über 75,000 von Experten verfasste Rubrik-Kriterien bewerten die Arbeit. Eine Aufgabe besteht nur, wenn jedes Kriterium besteht. Harvey nennt dies All-Pass-Bewertung.
Vals AI führt den Held-out-Satz mit 2 LLM-Juroren und deaktiviertem Internet aus. Agenten erhalten Datei-Tools sowie docx, pptx und xlsx Skills.
Auf dieser Rangliste erzielt GLM-Legal 19.17% und belegt Platz #7 von 79. Sein Basismodell, GLM-5.3-Flash, erreicht 6.67%. Der Anstieg um 12.5 Punkte ist die Kernbehauptung, und ein unabhängiger Evaluator hat ihn reproduziert.
Z.ai’s Startgrafik zeigt GLM-Legal vor Kimi K3 (12.92%), Claude Fable 5 (11.25%) und GPT-6 Astra (5.42%). Diese Zahlen stimmen mit Vals AI überein. Die Grafik lässt 6 höher platzierte Modelle weg, angeführt von Muse Spark 1.2 mit 25.42%.
GLM-Legal besteht außerdem 92.5% der einzelnen Kriterien. Spitzenmodelle liegen bei diesem Maß nahe 90% bis 95%.
Hält GLM-Legal auf LegalBench mit Frontier-Modellen mit?
Grob ja. Z.ai beansprucht Parität auf LegalBench und dem China-fokussierten PLawBench, ohne Zahlen zu veröffentlichen. Vals AI bewertet GLM-Legal mit 86.23% auf LegalBench. Claude Fable 5 führt mit 88.56%. Kimi K3 erzielt 86.21%.
Wie vergleicht sich GLM-Legal mit Kimi K3, Claude Fable 5 und GPT-6 Astra?
| GLM-Legal | GLM-5.3-Flash (Basis) | Kimi K3 | Claude Fable 5 | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|---|---|---|
| Entwickler | Z.ai | Z.ai | Moonshot AI | Anthropic | OpenAI |
| Gesamt- / aktive Parameter | Basiert auf 320B / 18B Basis | 320B / 18B | 2.8T / 104B | Nicht offengelegt | Nicht offengelegt |
| Kontextfenster | 1M | 1M | 1M | 1M | 1M |
| Gewichte / Lizenz | Keine öffentlichen Gewichte | Offen, MIT | Offen, Kimi K3 License | Proprietär | Proprietär |
| Harvey LAB (Aufgaben bestanden) | 19.17% | 6.67% | 12.92% | 11.25% | 5.42% |
| LegalBench | 86.23% | 83.93% | 86.21% | 88.56% | Nicht von Vals gelistet |
| Legal Research Bench | 41.83% | 45.19% | 46.15% | 49.52% | 39.42% |
| Kosten pro Harvey LAB Test | $0.15 | $0.57 | $3.83 | $19.23 | $26.16 |
| Durchschnittliche Dauer Harvey LAB | 1Std12Min | 52Min17Sek | 13Min58Sek | 26Min53Sek | 24Min49Sek |
| API-Preis (Ein- / Ausgabe, pro 1M Token) | Nicht veröffentlicht | $0.15 / $0.50 | $3 / $15 | $10 / $50 | $10 / $50 |
| Zugang | API per Bewerbung | API, Hugging Face | API, Hugging Face | API | API |
Alle Benchmark-Werte, Kosten und Laufzeiten stammen aus den Läufen von Vals AI zum Stand des 12. Oktober 2026. Vals führte beide GLM-Modelle zu $0.075 / $0.25 pro 1M Token aus.
Wie können Entwickler auf GLM-Legal zugreifen?
Kanzleien, Legal-Tech-Unternehmen und interne Teams können eine API-Zugangsberechtigung beantragen. Z.ai hat keinen Preis veröffentlicht. Ein GLM-Legal-Repository existiert auf Hugging Face zum Stand des 13. Oktober 2026 nicht. Z.ai sagt, GLM-Legal werde für AutoClawverfügbar sein, seine Desktop-Agenten-App, nannte aber kein Datum.
Das Basismodell ist ab heute verfügbar zu $0.15 / $0.50 pro 1M Token. Teams können damit Pipelines prototypisieren und später die Modell-ID austauschen.
Wichtigste Erkenntnisse
- GLM-Legal erreicht 19.17% bei Harvey LAB, gegenüber 6.67% beim Basismodell.
- Es belegt Platz #7 von 79 bei Vals AI, hinter 6 Meta- und Google-Modellen.
- Es kostet $0.15 pro Harvey LAB-Test, gegenüber $19.23 für Claude Fable 5.
- Legal Research Bench fiel um 3.36 Punkte gegenüber GLM-5.3-Flash.
- Der Zugang erfolgt nur per Bewerbung, ohne veröffentlichten Preis oder Gewichte.
Schauen Sie sich die Z.ai Tech-Blog, dem Vals AI Harvey LAB Leaderboard und der GLM-5.3-Flash Modellkarte. Hier API-Zugang beantragen.. Alle Credits gehen an den Forscher dieses Projekts. Außerdem könnt ihr uns gerne auf Twitter folgen und vergesst nicht, unserem 150k+ML SubReddit beizutreten und unseren Newsletterzu abonnieren. Moment! Seid ihr auf Telegram? jetzt könnt ihr uns auch auf Telegram beitreten.
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