Z.ai 发布 GLM-Legal：法律垂类 agentic 模型，Harvey LAB 全通关率 19.2%，独立评测第 7 名

10 月 12 日，智谱（Z.ai）发布了它的第一个职业垂类模型 GLM-Legal：专门做法律工作的 agentic 模型，基座是自家的 GLM-5.3-Flash（320B 参数 MoE，每 token 激活 18B，100 万 token 上下文）。

看点不在参数，而在它选的考试。GLM-Legal 头号成绩是 Harvey LAB：19.2% 全通关率，比基座模型高了 12.5 个百分点。Harvey LAB 不是选择题考试，它直接扔给模型律所的真实任务——原始卷宗、委托要求、指定输出格式，横跨 24 个执业领域；只有每一步都做对（找对争议焦点、引用对法条、分析站得住、格式合要求）才算通过。19.2% 听起来像不及格，但考的是“交出成品”，不是“看起来会”，这是通用模型最弱的一环。

有意思的是第三方验证对得上：独立评测机构 Vals AI 同一天实测，给了 19.17%、79 个模型里排第 7，而且每次测试成本 0.15 美元，是前十里最便宜的。官方口径和第三方口径互相咬合，这个成绩可信度不错。它还顺手拿了 LegalBench 第 14（150 个模型里）和中文 PLawBench 的高分——中国厂商做中文法律场景，本来就是主场。

冷静的地方也有：Z.ai 说它在 LegalBench 上“媲美顶级闭源前沿模型”，但没点名是哪些模型、没公布对方分数；Harvey 的分数也没有第三方完整复现流程公开。所以成绩单可信，横向对比的措辞打个折看。

对谁有用：第一，做垂类 agent 的人——“全通关率”这种交付型评测，比刷 MMLU 更能说明一个 agent 能不能干活；第二，法律科技、合规、法务数字化方向的朋友，这类模型的落地速度会比通用模型快；第三，关注中国大模型出海的人，GLM-5.3 系列已经在 Bedrock、OpenRouter 上铺开，垂类是下一步。

怎么用起来：目前还没开放 API，想试用要走官网的咨询申请表；或者装它的桌面 agent AutoClaw（注册送 24 美元额度），GLM-Legal 已经集成在里面了。价格倒是真便宜：输入 0.075 美元/百万 token，输出 0.25 美元。

一句话：通用模型卷榜单，垂类模型卷“能不能交活”。GLM-Legal 这份成绩单，是国内厂商第一次在“交活”这件事上拿出经得起第三方验证的数字。

可信度：官方口径（Z.ai 官方博客 10-12）+ 第三方独立评测（Vals AI 同日实测）交叉；“媲美顶级闭源模型”为单方说法，未点名对比对象。