Z.ai představuje GLM-Legal, agentní model pro právní pracovní postupy

Z.ai představil GLM-Legal, agentní model specializovaný na právní oblast a postavený na základním modelu GLM-5.3-Flash, v oznámení z 12. října 2026. Uvedl, že model dosáhl 19,2% úspěšnosti při splnění všech kritérií v benchmarku Harvey LAB, který hodnotí pracovní postupy advokátních kanceláří v reálném světě.

Společnost považuje právní práci za ideální zátěžovou zkoušku pro trénování modelů určených k nasazení v profesním prostředí s vysokými nároky. Právní praxe podle Z.ai vyžaduje nepřerušenou návaznost mezi fakty, právními normami, analytickým uvažováním a výstupem připraveným pro klienta: při zadání odborného úkolu musí agent z podkladových dokumentů vytěžit klíčové otázky, sestavit obhajitelnou argumentaci a zpracovat svá zjištění přesně podle zadání. Skutečným měřítkem modelů specializovaných na konkrétní obor je podle společnosti schopnost splnit všechny tyto požadavky současně.

Výsledky benchmarků

Z.ai uvádí, že GLM-Legal hodnotil ve třech oblastech: při plnění složitých úkolů, ve specializovaném právním uvažování a při řešení právních pracovních postupů v reálném světě.

V benchmarku Harvey LAB, který hodnotí pracovní postupy advokátních kanceláří v reálném světě ve 24 oblastech právní praxe, dosáhl GLM-Legal 19,2% úspěšnosti při splnění všech kritérií. Podle společnosti jde o zlepšení o 12,5 procentního bodu oproti základnímu modelu. Z.ai uvádí, že výsledek při přísném hodnocení Harvey, které vyžaduje splnění všech kritérií, potvrzuje spolehlivé provedení úkolu od začátku do konce bez zhoršení v průběhu jeho plnění.

Podle společnosti model v benchmarku LegalBench analyzuje specializované smlouvy, dokumenty související s fúzemi a soudní rozhodnutí s přesností předních uzavřených modelů, přestože pracuje s výrazně menším počtem parametrů. Z.ai také uvádí, že v benchmarku PLawBench dosahuje srovnatelných výsledků jako přední špičkové systémy. PLawBench hodnotí právní poradenství, analýzu případů a přípravu dokumentů v čínském právním prostředí podle podrobných hodnoticích kritérií.

Metodika trénování

GLM-Legal vychází z lehkého základního modelu GLM-5.3-Flash, jak jej popisuje Z.ai. Schopnosti v dané oblasti rozvíjí prostřednictvím specializovaného průběžného trénování v kombinaci s vysoce efektivním následným trénováním.

Ve fázi průběžného trénování Z.ai rozšířil objem kvalitních právních korpusů, aby se model v kontextu bohatém na odborné informace naučil právní pojmy, zákonná pravidla a interpretační rámce. Podle společnosti tato fáze posiluje deduktivní vazby mezi fakty, pravidly a závěry a poskytuje znalostní základ potřebný pro složité navazující úkoly.

Následné trénování převádí znalosti z dané oblasti do schopnosti plnit úkoly pomocí posilovaného učení v desítkách tisíc realistických právních prostředí. Model se v nich učí plánovat analýzu, posouvat pracovní postupy vpřed a vytvářet výstupy podle konkrétních omezení. Z.ai v tomto uspořádání popisuje Harness jako rámec pro koordinaci běhu systému: spravuje kontext úkolů, propojuje sady nástrojů a směruje zpětnou vazbu o provádění úkolů. Architektura Harness a trénování modelu se podle společnosti vyvíjejí souběžně a učení probíhá oběma směry: okrajové případy odhalené během trénování modelu poukazují na architektonická úzká místa v rámci Harness, zatímco jeho zdokonalení model vystavují realistickým omezením při provádění úkolů, od zpracování zadání až po konečné schválení.

Třetí fáze převádí zpětnou vazbu z produkčního nasazení na trénovací signál. Z.ai uvádí, že právní odborníci hodnotí výstupy podle konkrétních kritérií: zda jsou zohledněny všechny zásadní otázky a okrajové případy, zda jsou argumenty dobře podložené a citace právně správné, zda výstup přesně odpovídá zadání konkrétní věci a zda jej navazující týmy mohou okamžitě použít bez ručních úprav. Tyto požadavky převádějí subjektivní kvalitu na konkrétní signály ztrátové funkce pro technické ladění. Společnost je pak v dalších trénovacích cyklech promítá do prostředí pro plnění úkolů, hodnoticích kritérií a návrhu rámce Harness a zlepšení ověřuje na produkčních benchmarcích.

Tři právní úkoly v AutoClaw

Z.ai uvádí, že uživatelé budou moci schopnosti GLM-Legal brzy využívat v AutoClaw, své agentní platformě určené pro stolní počítače, a zveřejnil tři ukázkové úkoly, které tuto integraci ilustrují. Každý příklad je pro srovnání doplněn výstupem základního modelu GLM-5.3-Flash.

V ukázce kontroly smlouvy měl model prověřit smlouvu o poskytování softwarových služeb pro klienta, který mění poskytovatele, a zaměřit se na ukončení smlouvy a předání služeb. Ukázkový výstup navrhl zkrátit výpovědní lhůtu klienta při ukončení smlouvy bez udání důvodu ze 60 na 30 dní, zrušit lhůtu k nápravě při porušení povinností týkajících se duševního vlastnictví, důvěrnosti nebo zabezpečení dat, aby klient mohl smlouvu okamžitě ukončit, vyžadovat vrácení všech výstupů a rozpracovaných prací bez ohledu na to, zda byly uhrazeny, a přidat až 90 dní podpory při přechodu zahrnující předání zdrojového kódu, dokumentace, dat a znalostí. AutoClaw poté tyto úpravy vloží do dokumentu Word jako sledované změny a komentáře.

V příkladu analýzy důkazních materiálů zahrnující 40 dokumentů ze sporu týkajícího se softwarového projektu vzorový výstup porovnal zprávu klientovi z 30. září, podle níž projekt postupoval podle plánu a byl dokončen z 60 %, s interním varováním z 8. září, že milník nelze poctivě splnit, a s interním záznamem, podle něhož bylo dokončeno přibližně 41 % projektu. Propojil tyto záznamy s pokynem generálního ředitele zatajit riziko a pokračovat ve fakturaci a na podporu teze o zatajení citoval oddíly 2 a 5 rámcové smlouvy o poskytování služeb, které stanoví, že zaplacení neznamená vzdání se práv a že záruky zůstávají v platnosti i po zaplacení. Zároveň upozornil, že před konečným závěrem je třeba prověřit zbývající znaky nároku.

V příkladu výzkumu v oblasti dodržování předpisů dostal model za úkol naplánovat zajištění souladu s požadavky na ochranu soukromí pro web, který se chystá spustit v Singapuru, Malajsii a Indonésii a bude využívat sledovací technologie, e-mailový marketing a cloudové úložiště v zahraničí. Vzorový výstup vytvořil seznam priorit před spuštěním: zveřejnit oznámení o ochraně osobních údajů v angličtině a indonéštině, vyžadovat souhlas s možností odmítnutí u nepovinné analytiky a reklamy a uchovávat záznamy o souhlasech, směrovat žádosti o odhlášení na seznam adres, na které se nemá zasílat, zmapovat dodavatele cloudových, platebních, e-mailových a analytických služeb i služeb pro doručování obsahu a určit místa, kam jednotlivé kategorie dat předávají, a ověřit smlouvy a záruky pro předávání údajů vyžadované na každém z těchto trhů. Výstup odkazoval na zákony o ochraně osobních údajů v Singapuru a Malajsii a na indonéský zákon o ochraně osobních údajů.

Přístup k beta verzi

Z.ai zve advokátní kanceláře, společnosti působící v oblasti právních technologií, interní právní týmy a samostatně působící právníky k zapojení do beta verze GLM-Legal; přístup k API se zajišťuje prostřednictvím žádosti o konzultaci.

AutoClaw je samostatná desktopová aplikace, která se instaluje lokálně. Podle produktové stránky AutoClaw podporuje Windows 10 a novější, macOS na počítačích s čipy Apple Silicon i procesory Intel, iOS a Android; k dispozici jsou také verze pro Linux. Aplikace obsahuje více než 50 předinstalovaných dovedností, umožňuje přepínat mezi modely GLM a DeepSeek a propojuje se s WhatsAppem, Telegramem, Discordem, Larkem a dalšími platformami pro zasílání zpráv, takže uživatelé mohou zadávat úkoly a dostávat výsledky přímo ve vláknech chatu.