Z.ai 방금 출시했습니다 GLM-Legal. GLM-Legal은 Z.ai의 법률 AI 모델로, GLM-5.3-Flash 및 에이전트형 법률 작업을 위해 학습되었습니다. 계약 검토, 증거 분석, 컴플라이언스 리서치를 목표로 합니다. 핵심 결과는 19.2%의 전체 통과율입니다 Harvey의 Legal Agent Benchmark (LAB)에서 19.2% all-pass 비율입니다. 이는 베이스 모델의 6.7%의 약 3배에 해당합니다. 개발자에게 걸림돌은 접근성입니다. API는 현재 신청자에 한해 제공됩니다.
TL;DR
- 크기: GLM-5.3-Flash 기반이며, 총 320B, 활성 18B MoE로 1M 토큰 컨텍스트와 128K 최대 출력을 지원합니다. Z.ai는 별도의 GLM-Legal 파라미터 수를 공개하지 않았습니다.
- 실행 환경: Z.ai의 호스팅 API만 제공되며, 신청을 통해서만 접근 가능합니다. 공개 가중치 없음. 베이스 모델은 FP8 가중치로 vLLM 또는 SGLang을 통해 멀티 GPU 서버에서 셀프 호스팅할 수 있습니다.
- 성능: 프론티어 비용의 일부만으로 Harvey LAB Top-10 기록. LegalBench 선두와 2.3점 차이.
- 최고: 19.17% Harvey LAB 태스크 통과율, Vals AI에서 79개 중 #7, 테스트당 $0.15.
- 최악: Vals AI의 Legal Research Bench에서 41.83%로, 자체 베이스 모델(45.19%)보다 낮음.
- 요약:
- 최고: Claude Fable 5 비용의 약 1/128 수준으로 프론티어급 법률 에이전트 점수 달성.
- 최악: 가격 미공개, 가중치 미공개, 느린 실행 속도(태스크당 1시간 12분)의 게이트형 베타.
GLM-Legal이란?
GLM-Legal은 로펌, 사내 법무팀 및 컴플라이언스 팀을 위한 GLM-5.3-Flash의 도메인 특화 버전입니다. 베이스는 Z.ai의 최초의 네이티브 멀티모달 GLM-5 모델입니다. 총 320B 파라미터에 18B 활성 파라미터를 가지고 있습니다. 긴 컨텍스트 서빙 비용을 줄이기 위해 희소 어텐션과 선형 어텐션을 혼합합니다. 텍스트, 이미지, 비디오 및 파일을 읽고 텍스트를 출력합니다.
GLM-Legal은 어떻게 학습되었나?
학습은 2단계로 진행되었습니다:
- 사전 학습 확장 법률 코퍼스를 확장하여 사실에서 규칙, 결론으로 이어지는 추론 능력을 강화했습니다.
- 사후 학습 강화 학습을 수만 개의 법률 과제 환경.
Z.ai 팀은 또한 사후 학습 동안 에이전트 하네스가 모델과 함께 공동 진화했다 고 설명합니다. 학습 중 엣지 케이스가 하네스 병목을 드러냈고, 하네스 수정은 다시 모델을 더 현실적인 제약 조건에 노출시켰습니다.
GLM-Legal은 Harvey의 Legal Agent Benchmark에서 어떤 점수를 받았나요?
Harvey LAB은 24개 실무 분야에 걸친 1,250개 과제로 구성된 오픈소스 벤치마크입니다. 75,000개 이상의 전문가 작성 루브릭 기준이 결과를 채점합니다. 모든 기준을 통과해야만 과제가 통과되며, Harvey는 이를 올패스(all-pass) 채점이라고 부릅니다.
Vals AI는 홀드아웃 세트를 인터넷을 비활성화하고 2개의 LLM 심판으로 채점합니다. 에이전트에게는 파일 도구와 docx, pptx 및 xlsx 스킬이 제공됩니다.
해당 리더보드에서 GLM-Legal은 19.17%를 기록하며 79개 중 7위 그리고 79개 중 #7위에 올랐습니다. 기반 모델인 GLM-5.3-Flash는 6.67%를 기록했습니다. 이 12.5포인트 향상이 핵심 주장이며, 독립 평가기관이 이를 재현했습니다.
Z.ai의 출시 차트에서는 GLM-Legal이 Kimi K3(12.92%), Claude Fable 5(11.25%), GPT-6 Astra(5.42%)보다 앞서 있는 것으로 나타납니다. 이 수치는 Vals AI와 일치합니다. 차트에는 더 높은 순위의 6개 모델이 생략되어 있으며, 그 선두는 25.42%의 Muse Spark 1.2입니다.
GLM-Legal은 개별 기준의 92.5%도 통과했습니다. 상위 모델들은 해당 측정에서 대체로 90%에서 95% 근처에 있습니다.
GLM-Legal은 LegalBench에서 프론티어 모델에 필적하나요?
대체로 그렇습니다. Z.ai는 수치를 공개하지 않은 채 LegalBench와 중국 중심의 PLawBench에서 대등하다고 주장합니다. Vals AI 점수는 LegalBench에서 GLM-Legal이 86.23%. Claude Fable 5가 88.56%로 선두. Kimi K3는 86.21%를 기록.
GLM-Legal은 Kimi K3, Claude Fable 5, GPT-6 Astra와 어떻게 비교됩니까?
| GLM-Legal | GLM-5.3-Flash (기반 모델) | Kimi K3 | Claude Fable 5 | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|---|---|---|
| 개발사 | Z.ai | Z.ai | Moonshot AI | Anthropic | OpenAI |
| 총 / 활성 파라미터 | 320B / 18B 베이스 기반 | 320B / 18B | 2.8T / 104B | 비공개 | 비공개 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M | 1M | 1M | 1M |
| 가중치 / 라이선스 | 공개 가중치 없음 | 오픈, MIT | 오픈, Kimi K3 License | 독점 | 독점 |
| Harvey LAB (태스크 통과) | 19.17% | 6.67% | 12.92% | 11.25% | 5.42% |
| LegalBench | 86.23% | 83.93% | 86.21% | 88.56% | Vals에 미등재 |
| Legal Research Bench | 41.83% | 45.19% | 46.15% | 49.52% | 39.42% |
| Harvey LAB 테스트당 비용 | $0.15 | $0.57 | $3.83 | $19.23 | $26.16 |
| 평균 Harvey LAB 소요 시간 | 1시간 12분 | 52분 17초 | 13분 58초 | 26분53초 | 24m49s |
| API 가격 (입력 / 출력, 1M 토큰당) | 게시되지 않음 | $0.15 / $0.50 | $3 / $15 | $10 / $50 | $10 / $50 |
| 접근 | 애플리케이션별 API | API, Hugging Face | API, Hugging Face | API | API |
모든 벤치마크 점수, 비용 및 소요 시간은 2026년 10월 12일 기준 Vals AI의 실행 결과입니다. Vals는 두 GLM 모델을 백만(1M) 토큰당 $0.075 / $0.25의 가격으로 실행했습니다.
개발자는 어떻게 GLM-Legal에 접근할 수 있나요?
로펌, 법률 테크 기업 및 사내 법무팀은 API 접근 권한 신청. Z.ai는 가격을 공개하지 않았습니다. Hugging Face에는 GLM-Legal 저장소가 존재하지 않습니다 2026년 10월 13일 기준입니다. Z.ai는 GLM-Legal이 올 것이라고 밝혔습니다. AutoClaw데스크톱 에이전트 앱인 의 출시일은 밝히지 않았다.
기본 모델은 오늘부터 이용할 수 있으며 1M 토큰당 $0.15 / $0.50. 팀은 이를 통해 파이프라인을 프로토타입한 후, 나중에 모델 ID만 교체하면 됩니다.
핵심 요약
- GLM-Legal은 Harvey LAB에서 19.17%를 기록했으며, 이는 베이스 모델의 6.67%에서 크게 향상된 수치입니다.
- Vals AI에서 79개 중 #7위를 차지하며, Meta와 Google의 6개 모델에 이어졌다.
- Harvey LAB 테스트 1회당 비용은 $0.15인 반면, Claude Fable 5는 $19.23입니다.
- Legal Research Bench에서 GLM-5.3-Flash 대비 3.36포인트 하락했습니다.
- 접근은 애플리케이션 신청만 가능하며, 공개된 가격이나 가중치는 없습니다.
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이 글 Z.ai GLM-Legal Beats Claude Fable 5 and Kimi K3 on Harvey LAB 은 다음에서 처음 게시되었습니다: MarkTechPost.