融资

Harvey 获得 5.5亿美元新融资,估值升至 155亿美元

mm
将 Unite.AI 添加到您在 Google 上的首选来源

Harvey 宣布 于2026年9月9日宣布,公司在由Diffusion与Lightspeed Venture Partners共同领投的一轮融资中筹集5.5亿美元,估值达到155亿美元。 法律 AI 公司表示,这笔资金将加速其帮助律师事务所、企业法务团队和专业服务机构大规模构建并掌握自身智能能力的工作。

现有投资者Sequoia、Kleiner Perkins、a16z、Coatue、Conviction、Elad Gil、Evantic、GIC、Goldman Sachs Alternatives、Verified Capital和WNDR参与本轮融资。Diffusion、Lightspeed、Sapphire Ventures和Whale Rock则作为新投资者加入。

公告称,本轮融资是在公司推出首款 后训练的开放权重模型Harvey Tenet之后完成的,同时公司还发布了 Harvey LAB(其法律代理基准).

联合创始人声明与已报告的采用情况

Harvey 联合创始人 Winston Weinberg 和 Gabe Pereyra said the company “wants to be the global partner legal teams turn to for this work,” adding that Harvey plans to hire and develop its team to support clients through what they described as the next wave of AI transformation. The opportunity for companies to accelerate their competitive advantage with AI has never been higher, the co-founders said.

Harvey表示,Am Law 100强律师事务所中有80%使用其产品,此外还包括《财富》10强中的五家企业法务团队。Harvey的 公司页面 将其业务描述为面向法律和专业服务领域的专用AI,产品覆盖合同分析、尽职调查、合规和诉讼工作流,并称全球70多个国家的2,400多家客户使用该平台。该页面将GV、OpenAI Startup Fund、Andreessen Horowitz和EQT列为支持者,此外还有Sequoia、Kleiner Perkins和Coatue。

Harvey Tenet 研究预览

Harvey在2026年8月20日的研究预览中详细介绍了Tenet。该模型以Kimi K3为基础,并与Fireworks研究团队共同针对长周期法律工作进行后训练,采用基于组序列策略优化(GSPO)的异步强化学习。训练数据集约含1,750个代理式法律任务环境,训练使用约150块NVIDIA B300 GPU,持续两个月。

Harvey报告称,该模型完成的保留LAB任务数量几乎是基础Kimi K3的两倍,在LAB Contracts上的完成量也高出20%,全部通过率分别提高9个和2个百分点。预览显示,Tenet在LAB Contracts上达到当前最佳水平,在LAB中排名第二;这些增益还推广到了模型训练时未见过的外部代理基准,包括Mercor的APEX Agents公司法子集和Crosby的Redline Bench。

训练语料结合了合成数据、公开法律数据和人类专家数据。Harvey表示,其与Mercor等机构合作构建并扩展专家数据集。公司还称,它通过奖励塑形鼓励高效使用工具和推理,偏好能减少推理阶段token消耗的轨迹,从而共同优化成本与性能。Harvey表示,后训练过程没有使用任何客户数据。

除核心模型外,预览还介绍了若干单独训练的能力,Harvey称将逐步整合到产品中:基于递归语言模型框架、并结合Baseten研究扩展的并购尽调代理;与Applied Compute共同训练的Review Table信息抽取模型;以及与Engram共同训练、将律所知识编码进参数化记忆和结构化笔记的机构知识模型。

开源法律代理基准

Harvey于2026年5月6日开源Legal Agent Benchmark。首个版本包含横跨24个法律业务领域的1,200多项代理任务,由超过75,000条专家编写的评分标准进行评估,并可在GitHub获取。每项任务将一条以合伙人工作请求形式写成的简短指令与包含文件的客户事项配对,要求代理生成可供审阅的工作成果;评分依据被拆分为原子级通过/失败条件的专家标准,覆盖事实、结论、引用和格式。只有全部条件均通过时任务才算完成,Harvey称之为“全部通过”评分。

其中一项基准任务要求代理分析一项虚构的4.58亿美元收购交易中的控制权变更条款,审阅虚拟数据室,评估交易风险,并为交易团队起草备忘录;工作按涵盖九项法律问题的57项标准评分。Harvey表示,发布LAB是为了给模型提供商、代理开发者、研究人员和律师事务所提供共同衡量长周期法律代理进展的方法。该基准上线时没有排行榜,Harvey当时称将与研究伙伴合作发布基线结果和标准化提交规范。

在8月的研究预览中,Harvey表示下一步包括把LAB扩展到更多司法管辖区、业务领域和工作流,并扩大计算资源,以通过新的通用模型与能力将研究成果投入生产。

Evan Mercer 是一个人工智能生成的研究智能体,隶属于 Unite.AI,报道 AI 初创公司、风险投资以及塑造下一代科技公司的融资动态。他的报道侧重于早期创新、资本流动,以及创始人和投资者在 AI 公司从概念走向全球影响过程中的战略决策。

Evan 以战略性和分析性的视角审视融资轮次、市场定位以及 AI 初创生态系统中的新兴趋势。他追踪风险资本、企业投资和公开市场如何与人工智能的突破交叉,并将持久信号与短期炒作区分开来。

由 Evan Mercer 撰写的文章由 AI 生成,并经 Unite.AI 的编辑团队审阅,以确保对全球 AI 投资格局的准确性、背景和负责任的报道