湯森路透押注4,000萬美元打造自家AI模型

湯森路透正式推出 Thomson，公司首個自有大型語言模型（LLM）。這次行動的重點，唔係全面告別 Anthropic 的 Claude，而係令公司可以自行掌控部分最適合用自家資料及專業知識處理的 AI 工作。711

Thomson 首個正式應用場景，是 CoCounsel Legal 入面的 Tabular Analysis——一項大量處理結構化文件的審閱工作。至於 CoCounsel 其他較廣泛的功能，Claude 預計仍會繼續發揮主要作用。711

4,000萬美元，唔等於只花45萬美元

湯森路透表示，過去超過兩年，已經投資約 4,000萬美元，用於聘請人才及提供運算資源，發展 Thomson。26

至於廣泛流傳的 約45萬美元，其實只代表現時版本最後一次訓練的成本，並唔包括整個項目的其他開支，例如模型研發、資料整理、測試評估、運算資源，以及專業領域專家的參與。26

公司形容，Thomson 的訓練及運行成本只是同類前沿模型的一小部分，而且模型由湯森路透完全擁有及控制。7

官方未點名 Qwen，外界報道提到 Snowdon

湯森路透的正式公告，只將 Thomson 的起點描述為「強大的開源基礎」，並沒有公開點名是哪一個模型。7

不過，外間報道引述公司技術總監的說法，指其基礎模型是阿里巴巴的 Qwen。另有報道指，湯森路透與英國帝國理工學院的合作團隊，曾經將 Qwen 重新調整成一個名為 Snowdon 的中間模型，着重處理倫理、政治取向及安全方面的重新校準，之後再加入專業領域訓練。214

要分清楚的是：Qwen 及 Snowdon 屬於外界報道所描述的研發歷程，並非湯森路透在正式發布公告中確認的名稱。最穩妥的說法，是 Thomson 由一個開源模型基礎開始，再針對湯森路透的專業工作流程進行調整及訓練。7

唔係將整個資料庫一股腦餵入模型

湯森路透表示，Thomson 的訓練資料包括來自 Westlaw、Practical Law、Checkpoint 及 Reuters 的權威內容，並有數百名不同專業領域的專家參與訓練及評估。7

但據報道，目前實際使用的資料少於湯森路透整個內容庫的 10%。2 這反映出公司採取的並非「資料越多越好」路線，而是先揀選可信及有用的專業內容，再配合領域專家和針對具體任務的測試。

對法律、稅務、會計及合規等專業工作而言，模型是否識得一般語言固然重要，但能否配合可信內容、專門工具，以及既定工作流程，往往更加關鍵。

Claude 唔會消失：混合架構才是主菜

湯森路透並無表示會在 CoCounsel 全面取代 Claude。按照公司公布的方向，Thomson 會負責那些其專業訓練、公司內容及專門工具較有優勢的工作；Claude 就會繼續支援平台內不少其他功能，雙方的合作關係亦已經擴大。711

換句話說，CoCounsel 將採用一種混合架構：

• Thomson：處理 Tabular Analysis 等大量、結構化的專業工作。
• Claude 及其他外部模型：負責需要更廣泛前沿模型能力的任務。
• 公司自有模型及資料：用於最重視成本、客製化及營運控制的場景。

對企業採購 AI 來說，這個訊息相當實際：自家擁有模型，唔代表要完全放棄模型供應商。較細、較專門的模型，可以和大型通用模型並存，關鍵在於分配最適合的工作給最合適的模型。

「自己擁有」對比「逐次租用」

湯森路透的理由同時涉及財務及策略。每次使用外部模型，都會產生持續的推理成本，亦令公司受制於供應商的收費、產品路線、服務供應情況及政策。自家模型就需要先投入一筆較大的開發成本，但完成後會成為公司可以掌控的資產。713

因此，4,000萬美元這個數字真正代表的，唔只是一輪模型訓練，而是整套人才、運算、資料處理、評估及專業知識投入。45萬美元的最後訓練費之所以引起注意，正正是因為它遠低於訓練最大型前沿模型通常涉及的成本；但單看這一輪，會低估整個項目的實際投入。26

湯森路透實際上押注的是另一條路：擁有高價值專有資料的企業，未必要由零開始打造一個樣樣皆能的通用模型。企業可以由開源基礎出發，再針對最貼近自身業務的工作加以專門化，從而掌握更多 AI 帶來的價值。

計劃在 Hugging Face 發布較小型版本

湯森路透計劃在 Hugging Face 發布一個較小型的 open-weight 版本，供學術及非商業研究使用，並由法律學者參與外部評估。10

不過，這並不代表正式投入生產的 Thomson 本身會完全開放權重。較準確的理解是，計劃中的版本主要用作研究及評估，讓外部專家有機會測試模型的表現和限制。

目前可以確認，亦要保留的地方

目前較清晰的事實是：湯森路透推出了一個由公司控制的 LLM，為研發投入約4,000萬美元，以精選的專業內容作訓練，並首先部署在法律文件審閱工作流程之中。711

至於 Qwen 基礎、Snowdon 中間模型，以及與帝國理工學院的合作，則是外間報道補充的研發背景，並非公司公開發布公告中逐項列明的內容。214 同樣地，對中國開源模型基礎的安全疑慮，屬於供應鏈及治理層面的問題；現有報道並無證實 Qwen、Snowdon 或 Thomson 發現任何後門。

這次發布的更大意義，在於湯森路透並非要同通用聊天機械人爭市場，而是在測試一個問題：一個以高價值專業知識訓練、只在特定場景使用的模型，能否減少企業對「租用」外部 AI 的依賴，同時在成本及控制權方面帶來更好的回報。