A Thomson Reuters começou a transferir algumas das suas tarefas de IA jurídica da plataforma Claude, da Anthropic, para a Thomson-1, um modelo próprio que utiliza tecnologia chinesa de código aberto. Espera-se que esta mudança reduza os custos, mas, ao mesmo tempo, levanta outra questão sobre a segurança da utilização de soluções de IA chinesas no ambiente incerto do setor.
Segundo o Business Insider, a Thomson-1 deverá realizar os procedimentos de revisão de documentos que Claude executava anteriormente. Os profissionais da área jurídica, contabilistas e diversas empresas que utilizam o CoCounsel e produtos similares, provavelmente não notarão alterações significativas nas suas operações. No entanto, o sinal mais revelador é o facto de a empresa de informação ocidental confiar nas capacidades do modelo chinês, que sofreu importantes ajustes internos.
As despesas desempenharam um papel essencial neste caso. O diretor de tecnologia (CTO), Joel Hron, explicou ao Business Insider que os elevados preços praticados por laboratórios como a Anthropic e a OpenAI inspiraram a Thomson Reuters a considerar o desenvolvimento do seu próprio modelo. Ao desenvolver o seu próprio modelo, a empresa pode tirar partido da sua propriedade intelectual em vez de pagar por subscrições de serviços de terceiros.
Hron explicou que a Thomson-1 não irá substituir completamente a Anthropic. A Thomson Reuters reforçou a sua parceria com a Anthropic em maio, e a CoCounsel utiliza amplamente o sistema Claude. Em vez disso, a empresa planeia uma transição gradual, atribuindo tarefas à Thomson-1 apenas quando houver benefício para a expertise da própria empresa. Inicialmente, o plano é utilizar o sistema da Thomson-1 para "revisão de documentos estruturados em grande volume".
O Thomson-1 é baseado no Snowdon, criado a partir do "realinhamento" de um modelo Qwen de código aberto da Alibaba. Ao contrário do Claude, que é acedido como um sistema fechado através do Anthropic, os pesos abertos do Qwen podem ser descarregados e modificados.
Uma equipa da Thomson Reuters e do Imperial College London passou meses a adaptar o Qwen para o Snowdon, que Hron descreveu como “ética e politicamente imparcial e seguro de usar”. Cryptopolitan já tinha noticiado que as empresas ocidentais estão cada vez mais a adaptar modelos estrangeiros de código aberto para obter um maior controlo sobre as suas infraestruturas de IA. Hron desvalorizou ainda a dependência do modelo da Alibaba, afirmando que “não há nada que nos prenda necessariamente ao Qwen”.
A Thomson Reuters afirma que o Thomson-1 tem um desempenho competitivo com o Claude Opus 4.8 e superior ao GPT-5.5, Claude Sonnet 5 e Gemini 3.1 Pro no seu conjunto de avaliações mais amplo. Os resultados são ainda divulgados pela empresa, estando ainda em curso análises comparativas académicasdent . As pontuações publicadas mostram um cenário misto, em vez de uma vitória esmagadora.
A poupança de custos é acompanhada de implicações políticas. A Anthropic acusou os laboratórios chineses de "destilar" ilicitamente os resultados dos seus modelos e pressionou Washington para restrições. O senador Tom Cotton também expressou preocupações de segurança sobre as empresas americanas que utilizam modelos chineses de código aberto.
Investigadores de Stanford vêem um problema diferente. James Landay, , defendeu que o download dos pesos do modelo não torna um sistema totalmente auditável, uma vez que os utilizadores continuam a não conseguir ver os seus dados de treino nem compreender todos os seus comportamentos. Chama-lhe "distribuição aberta", em vez de código aberto. Isto dificulta adent.
| Referência | Thomson-1-Grande | Claude Opus 4.8 | GPT-5.5 | Soneto 5 de Claude | Gemini 3.1 Pro |
| Stanford LegalBench | 0.823 | 0.818 | 0.832 | Não publicado | 0.843 |
| PRBench Legal Hard | 0.352 | 0.315 | 0.333 | Não publicado | 0.293 |
| Agente Jurídico Referência Harvey | 0.857 | 0.869 | 0.781 | Não publicado | 0.555 |
| Instruções a seguir | 0.914 | 0.861 | 0.885 | Não publicado | 0.848 |
| Raciocínio | 0.684 | 0.737 | 0.589 | Não publicado | 0.748 |
| Codificação | 0.399 | 0.598 | 0.414 | Não publicado | 0.500 |
| Contexto longo | 0.753 | 0.741 | 0.703 | Não publicado | 0.750 |
| Conteúdo proprietário da Thomson Reuters utilizado no treino | <10% | N / D | N / D | N / D | N / D |
As empresas estão dispostas a considerar esta compensação porque os modelos chineses alcançaram rapidamente os EUA. O Índice de IA de Stanford de 2026 afirmava que a diferença de desempenho entre os EUA e a China tinha "praticamente desaparecido". No ranking de texto da Arena, a 21 de agosto de 2026, o modelo americano líder obteve 1.508 pontos, contra 1.489 do modelo chinês líder — uma diferença de apenas 1,3%. O Qwen3.8-Max da Alibaba obteve 1.481 pontos. Quando a capacidade difere apenas por alguns pontos, enquanto os custos permanecem muito distantes, a revisão de documentos torna-se um campo de testes óbvio para alternativas mais baratas.
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