В анонсе не уточняется, какая именно платформа легла в основу модели. Ее название в интервью назвал технический директор компании.
Что компания говорит о затратах
Thomson Reuters торгуется на биржах в Торонто и на Nasdaq под тикером TRI. Компания продает продукты для юристов, налоговой сферы, бухгалтерии и комплаенса, а также владеет агентством Reuters. В анонсе затраты на обучение оцениваются в 40 млн долларов, включая расходы на персонал и вычислительные мощности.
Компания противопоставляет этот проект передовым лабораториям. Как отмечают в Thomson Reuters, такие лаборатории «обычно тратят миллиарды долларов на вычисления и годы инвестиций в инфраструктуру для достижения передовых результатов». В компании заявляют, что создали модель, которую полностью контролируют, «без тяжелых затрат на вывод (inference), характерных для типичных передовых моделей».
Согласно пресс-релизу, на данный момент компания обучила Thomson менее чем на 10% собственного контента. В качестве источников упоминаются Westlaw, Practical Law, Checkpoint и Reuters.
Какая модель лежит в основе
Технический директор Джоэл Хрон (Joel Hron) сообщил изданию Business Insider, что разработка Thomson началась с модели под названием Snowdon. Snowdon появилась в результате «перенастройки» открытой модели Qwen от Alibaba. Business Insider идентифицировал базовую модель как Qwen3.5 и сообщил о новинке под именем Thomson-1.
В собственном пресс-релизе компании отправная точка описывается лишь как «надежная платформа с открытым исходным кодом». Ее название не упоминается.
Кто создал Snowdon
По словам Хрона, совместная команда специалистов из Thomson Reuters и британского Имперского колледжа адаптировала Qwen в течение нескольких месяцев. Он отметил, что эта работа гарантировала отсутствие «этических и политических предвзятостей», а сама модель стала безопасной в использовании.
«Нас ничто жестко не привязывает к Qwen», — заявил Хрон в интервью Business Insider. В прошлом месяце компания Alibaba объявила о намерении взимать плату с крупнейших пользователей.
Где модель начнет применяться в первую очередь
Первое развертывание модели Thomson происходит в рамках функции Tabular Analysis в CoCounsel Legal — ИИ-ассистенте компании для юристов. В релизе это называется «высокоинтенсивным структурированным анализом документов». В следующем обновлении инструмент станет доступен юридическим фирмам и корпоративным юридическим отделам.
В Thomson Reuters заявляют, что CoCounsel Legal «изначально проектировалась как мультимодельная система». Компания планирует внедрить Thomson во всем своем портфеле юридических и налоговых продуктов.
Партнерство с iManage четырьмя днями ранее
20 августа Thomson Reuters и компания iManage, занимающаяся управлением документами, объявили о расширении партнерства. Это позволяет глубже интегрировать CoCounsel Legal в платформу iManage наряду с HighQ, Noetica и Legal Tracker.
Компании также заявили, что добавят поддержку протокола Model Context Protocol (MCP). Это позволит утвержденным инструментам Thomson Reuters анализировать контент в iManage, сохраняя при этом контроль доступа, этические барерьеры и границы конфиденциальности. Соруководитель CoCounsel Legal Равиа Ашраф (Rawia Ashraf) отметила, что юридическая работа «распределена по слишком большому количеству мест».
Что по-прежнему делает Claude
Хрон сообщил, что CoCounsel по-прежнему в основном опирается на Claude. В мае Thomson Reuters расширила партнерство с Anthropic специально для этого продукта.
«Наша главная цель — сделать Thomson моделью, которая со временем будет обеспечивать все больше возможностей CoCounsel», — рассказал Хрон изданию Business Insider. Он подчеркнул, что новая модель не заменяет работу компании с Anthropic и другими лабораториями.
Как Хрон охарактеризовал принятое решение
В качестве одной из главных причин Хрон назвал стоимость. По его словам, владение собственной моделью позволяет компании опираться на собственную интеллектуальную защиту и интеллектуальную собственность, а не платить сторонним ИИ-компаниям за их технологии. Он сравнил это с арендой дома против его покупки.
«Арендуя дом, у вас по-прежнему есть крыша над головой, кто-то о нем заботится, и это здорово, — сказал он. — Но вы не накапливаете капитал, который со временем превращается во что-то ценное для вас в долгосрочной перспективе». Ранее в этом месяце стартап River AI привлек 1,1 млрд долларов, чтобы позволить компаниям обучать и сохранять собственные модели.
Что Anthropic говорила об Alibaba
Компания Anthropic обвинила китайские лаборатории в незаконном дистиллировании результатов работы ее моделей для обучения собственных систем. В июне она назвала компанию Alibaba в рамках кампании, охарактеризованной как крупнейшая атака с применением дистилляции против Claude. Компания призвала власти США ввести ограничения.
Сенатор Том Коттон выразил обеспокоенность по поводу использования американскими компаниями китайских моделей с открытым исходным кодом, упомянув среди них Airbnb и Cursor. Он сослался на потенциальные угрозы безопасности, такие как бэкдоры. Anthropic и Alibaba не ответили на запросы Business Insider о комментариях.
Двое ученых, процитированных в релизе
В Thomson Reuters сообщили, что перед запуском предоставили доступ к модели экспертам в области права и искусственного интеллекта. В официальном анонсе приводятся цитаты двоих из них.
Джонатан Х. Чой (Jonathan H. Choi) из Школы права Вашингтонского университета протестировал Thomson в сравнении с ChatGPT и Claude, используя вопросы со своих занятий по корпоративному налогу. «Все три модели ответили на вопросы правильно, но в целом ответы Thomson мне понравились больше», — отметил он, сославшись на ссылки на правовые трактаты.
Профессор Самюэль Дахан (Samuel Dahan) руководит лабораторией Queen’s Conflict Analytics Lab и Лабораторией правового ИИ Корнелльского университета. Его оценка показала, что «качество цитирования» у Thomson вполне конкурентоспособно по сравнению с ведущими передовыми моделями, в том числе при ответах на вопросы по трудовому праву Канады.
Выпуск модели с открытыми весами
Thomson Reuters публикует «небольшую» версию Thomson на платформе Hugging Face в качестве модели с открытыми весами (open-weight) для академического и некоммерческого использования. Сообщается, что также доступен технический отчет, посвященный разработке базовой модели.
Аналогичный шаг компании Harvey днем ранее
В воскресенье компания Harvey запустила Tenet — свою первую проприетарную модель для юридических задач. Harvey провела ее дообучение на базе Kimi K3, модели с открытыми весами от китайской лаборатории Moonshot AI. Наша редакция уже освещала собственную модель Harvey в тот день.
В июле Thomson Reuters сократила штат инженеров, заявив, что вместо этого нанимает специалистов, изначально работающих с искусственным интеллектом. Наша редакция подробно писала о тех инженерных увольнениях.
Что говорится в релизе о возможностях модели
Генеральный директор Стив Хаскер (Steve Hasker) заявил, что «наши предварительные оценки ставят Thomson в один ряд с новейшими передовыми моделями в самых разных задачах». Эта оценка является внутренней инициативой компании, и в пресс-релизе не приводятся конкретные числовые показатели.
В релизе отмечается, что Thomson демонстрирует «значительное улучшение» по сравнению с базовой моделью в умении следовать инструкциям, а также еще более заметный прогресс в работе со сложным специализированным контентом. Утверждается, что оценки лежащей в основе базовой модели представлены в техническом отчете о ее разработке.
Что Thomson Reuters обещает клиентам
В релизе сформулирован стандарт, который компания называет Fiduciary-Grade AI (ИИ фидуциарного уровня). Он определяется как искусственный интеллект, созданный для профессионалов, несущих обязанности по заботе и подотчетности, «где результат „почти правильно“ неприемлем». Компания заявляет, что не использует клиентские данные для обучения модели без явного согласия.
Согласно пресс-релизу, над созданием Thomson работали сотни профильных экспертов — от проектирования обучающих целей до финальных оценок. В Thomson Reuters пообещали, что в будущем появятся и другие «суверенные ИИ-решения».
Опубликовано 24 августа 2026 - 06:54 Наверх
