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Thomson Reuters setzt auf eigene KI – und behält Claude trotzdem
Thomson Reuters hat nach einer Investition von rund 40 Millionen Dollar über mehr als zwei Jahre sein erstes eigenes Large Language Model (LLM) vorgestellt. Trainiert wurde Thomson mit ausgewählten Inhalten aus Westlaw, Practical Law, Checkpoint und Reuters sowie unter Einbindung von Hunderten Fachexperten.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Thomson Reuters hat nach einer Investition von rund 40 Millionen Dollar über mehr als zwei Jahre sein erstes eigenes Large Language Model (LLM) vorgestellt.
- Trainiert wurde Thomson mit ausgewählten Inhalten aus Westlaw, Practical Law, Checkpoint und Reuters sowie unter Einbindung von Hunderten Fachexperten.
- Berichten zufolge basiert das Modell auf Alibabas Qwen und einem daraus entwickelten Zwischensystem namens Snowdon.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Thomson Reuters announce about its first proprietary large language model, Thomson—including its approximately $40 million, two-yea. Article summary: Thomson Reuters announced **Thomson**, its first proprietary large language model: a specialized, company-controlled AI system initially deployed in CoCounsel Legal’s Tabular Analysis document-review workflow. The compan. Topic tags: general, general web, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers
Thomson Reuters hat Thomson, sein erstes proprietäres Large Language Model, vorgestellt. Das Unternehmen will damit mehr Kontrolle über die KI-Technologie in seinen professionellen Produkten gewinnen. Zunächst kommt das Modell in Tabular Analysis zum Einsatz – einer umfangreichen Funktion zur Dokumentenprüfung in CoCounsel Legal. Anthropic’s Claude soll weiterhin große Teile der Plattform antreiben. 7
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Damit verabschiedet sich Thomson Reuters nicht von Drittanbietern. Der Konzern setzt vielmehr auf eine hybride Strategie: Eigene Modelle sollen dort arbeiten, wo firmeneigene Daten und Fachwissen besonders wertvoll sind. Für Aufgaben, bei denen allgemeine Frontier-Modelle im Vorteil sind, will das Unternehmen weiterhin externe Systeme nutzen.
Was Thomson Reuters angekündigt hat
Nach eigenen Angaben investierte Thomson Reuters über einen Zeitraum von mehr als zwei Jahren rund 40 Millionen US-Dollar in Personal und Rechenleistung für die Entwicklung von Thomson. Diese Summe ist nicht mit den häufig genannten 450.000 Dollar gleichzusetzen: Der kleinere Betrag betrifft lediglich den abschließenden Trainingslauf der nun vorgestellten Version. 2
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Thomson Reuters beschreibt Thomson als vollständig unternehmenseigenes und kontrolliertes Modell, das zu einem Bruchteil der Kosten vergleichbarer Frontier-Modelle trainiert und betrieben werden könne. 7 Der erste produktive Einsatz ist Tabular Analysis in CoCounsel Legal. Thomson soll dort strukturierte Prüfaufgaben übernehmen – nicht sämtliche Funktionen des KI-Assistenten.
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Die berichtete Grundlage: Qwen und Snowdon
In seiner offiziellen Ankündigung nennt Thomson Reuters als Ausgangspunkt lediglich eine „starke Open-Source-Grundlage“. 7 Externe Berichte und Äußerungen, die dem Technologiechef des Unternehmens zugeschrieben werden, identifizieren diese Grundlage als Qwen von Alibaba. Weitere Berichte beschreiben ein gemeinsames Projekt von Thomson Reuters und dem Imperial College London, in dem Qwen zu einem Zwischenmodell namens Snowdon überarbeitet worden sein soll. Im Mittelpunkt standen dabei unter anderem ethische, politische und sicherheitsbezogene Anpassungen, bevor die weitere Spezialisierung auf professionelle Anwendungsfälle erfolgte.
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Die Unterscheidung ist wichtig: Qwen und Snowdon gehören zur berichteten Entwicklungsgeschichte, werden in der offiziellen Mitteilung von Thomson Reuters aber nicht namentlich genannt. Bestätigt ist daher vor allem, dass Thomson auf einer Open-Source-Basis aufbaut und anschließend für die professionellen Einsatzbereiche des Unternehmens angepasst und trainiert wurde. 7
Ausgewählte Fachinhalte statt das gesamte Archiv
Thomson Reuters zufolge wurde Thomson mit maßgeblichen Inhalten aus Westlaw, Practical Law, Checkpoint und Reuters trainiert. Hunderte Fachexperten waren demnach an Training und Evaluierung beteiligt. 7
Das bislang verwendete Material macht laut Berichten weniger als 10 Prozent der gesamten Inhaltsbibliothek von Thomson Reuters aus. 2 Der Ansatz zeigt eine zentrale Designentscheidung: Qualität soll nicht einfach durch die Verarbeitung des kompletten Archivs entstehen, sondern durch sorgfältig ausgewählte Inhalte, Fachwissen und eine auf konkrete Aufgaben zugeschnittene Bewertung.
Gerade bei professionellen Arbeitsabläufen zählt schließlich nicht nur die allgemeine Sprachfähigkeit eines Modells. Entscheidend ist auch, wie zuverlässig es mit vertrauenswürdigen Quellen, spezialisierten Werkzeugen und branchenspezifischen Anforderungen arbeitet.
Warum Claude nicht aus CoCounsel verschwindet
Thomson Reuters plant nicht, Anthropic’s Claude vollständig aus CoCounsel zu verdrängen. Thomson soll jene Aufgaben übernehmen, bei denen die eigene Spezialisierung und der Zugriff auf Inhalte von Thomson Reuters Vorteile bieten. Claude dürfte im Rahmen der erweiterten Zusammenarbeit weiterhin einen großen Teil der Plattform antreiben. 7
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Das Ergebnis ist eine hybride Architektur:
- Thomson für ausgewählte, volumenstarke professionelle Abläufe wie Tabular Analysis.
- Claude und andere externe Modelle für Aufgaben, bei denen die breiteren Fähigkeiten großer Frontier-Modelle nützlicher sind.
- Unternehmenseigene Modelle und Daten überall dort, wo Kosten, Anpassbarkeit und operative Kontrolle besonders wichtig sind.
Für Unternehmen, die KI einsetzen wollen, ist die Lehre pragmatisch: Ein eigenes Modell bedeutet nicht automatisch, externe Anbieter aufzugeben. Ein kleineres, spezialisiertes System kann neben großen Allzweckmodellen bestehen – sofern jedes Modell die Aufgaben erhält, die es am besten bewältigt.
Die wirtschaftliche Frage: kaufen oder mieten?
Die Argumentation von Thomson Reuters ist zugleich finanziell und strategisch. Wer für jede Anfrage eines KI-Modells einen externen Anbieter bezahlt, hat laufende Betriebskosten und bleibt von dessen Preisen, Produktplanung, Verfügbarkeit und Richtlinien abhängig. Ein proprietäres Modell erfordert zunächst eine hohe Investition, wird anschließend aber zu einem Vermögenswert, den das Unternehmen selbst kontrolliert. 7
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Die 40-Millionen-Dollar-Investition zeigt außerdem, warum der Trainingslauf für 450.000 Dollar nicht isoliert betrachtet werden sollte. Die niedrige Zahl erregte Aufmerksamkeit, weil sie deutlich unter den Summen liegt, die für die Entwicklung der größten Frontier-Modelle angenommen werden. Das Gesamtprojekt umfasste jedoch auch Personal, Rechenkapazität, Modellierung, Datenaufbereitung, Tests und die Arbeit von Fachleuten. 2
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Thomson Reuters versucht damit nicht, ein allgemeines Chatbot-Modell von Grund auf zu bauen. Der Konzern setzt auf eine Open-Source-Basis, spezialisiert sie mit eigenem Wissen und behält das daraus entstehende System für die geschäftlich wichtigsten Arbeitsabläufe unter eigener Kontrolle.
Kleinere Open-Weight-Version geplant
Thomson Reuters plant außerdem, eine kleinere Open-Weight-Version auf Hugging Face zu veröffentlichen. Sie soll akademische und nicht kommerzielle Forschung ermöglichen; Rechtswissenschaftler sollen an der externen Bewertung des Modells beteiligt werden. 10
Das bedeutet nicht, dass auch das produktiv eingesetzte Thomson-Modell vollständig als Open-Weight-Modell verfügbar wird. Die geplante Veröffentlichung ist eher als Forschungs- und Evaluierungsversion zu verstehen, mit der externe Experten Leistungsfähigkeit und Grenzen untersuchen können.
Was die Ankündigung belegt – und was nicht
Bestätigt ist: Thomson Reuters hat ein unternehmenskontrolliertes Sprachmodell gestartet, rund 40 Millionen Dollar in seine Entwicklung investiert, es mit ausgewählten professionellen Inhalten trainiert und zunächst in einem juristischen Workflow zur Dokumentenprüfung eingesetzt. 7
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Die berichtete Qwen-Grundlage, das Zwischenmodell Snowdon und die Zusammenarbeit mit dem Imperial College London liefern zusätzlichen Kontext. Diese Details stammen jedoch aus externer Berichterstattung und nicht aus der öffentlichen Startmitteilung des Unternehmens. 2
14 Auch mögliche Sicherheitsbedenken gegenüber chinesischen Open-Source-Modellen sind eine Frage von Lieferkette und Governance. Die vorliegenden Berichte belegen nicht, dass in Qwen, Snowdon oder Thomson eine Hintertür gefunden wurde.
Die größere Bedeutung der Ankündigung liegt deshalb in der Strategie: Thomson Reuters will nicht den Markt für allgemeine Chatbots erobern. Das Unternehmen prüft, ob ein spezialisiertes Modell, das auf hochwertigem Fachwissen trainiert und selektiv eingesetzt wird, die Abhängigkeit von gemieteter KI verringern kann – bei besserer Kostenkontrolle und mehr Einfluss auf die eigenen Kernprozesse.
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Thomson Reuters setzt auf eigene KI – und behält Claude trotzdem“?
Thomson Reuters hat nach einer Investition von rund 40 Millionen Dollar über mehr als zwei Jahre sein erstes eigenes Large Language Model (LLM) vorgestellt.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Thomson Reuters hat nach einer Investition von rund 40 Millionen Dollar über mehr als zwei Jahre sein erstes eigenes Large Language Model (LLM) vorgestellt. Trainiert wurde Thomson mit ausgewählten Inhalten aus Westlaw, Practical Law, Checkpoint und Reuters sowie unter Einbindung von Hunderten Fachexperten.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Berichten zufolge basiert das Modell auf Alibabas Qwen und einem daraus entwickelten Zwischensystem namens Snowdon.