Harvey与Legora接入OpenAI GPT-6 Astra

OpenAI于9月3日发布了新一代旗舰模型GPT-6 Astra，这是其在端到端复杂任务处理上能力最强的大语言模型。法律AI领域的头部玩家Harvey和Legora迅速跟进，分享了该模型在法律场景中的实测表现。GPT-6 Astra目前处于限量开放阶段，后续将逐步扩大使用范围。 这次发布之所以值得关注，核心在于大模型厂商仍在以肉眼可见的速度推动AI性能爬坡。对法律行业而言，AI工具存在一个微妙的临界点：低于某个可靠性阈值时，它只能作为辅助工具，价值有限；一旦跨过这个门槛，它就能独立承担完整的工作流，产生质的飞跃。OpenAI公布的基准测试显示，在UC Berkeley RDI设计的"Agents Last Exam"测试中——该测试覆盖55个专业子领域，包含部分法律工作内容，考察AI能否从头到尾完成具有经济价值的专业任务——GPT-6 Astra得分59.3%，而上一代GPT-5.6 Sol为53.6%。虽然这个分数距离完全接管法律工作还有距离，但考虑到生成式AI刚应用于法律领域时，让LLM独立处理复杂工作流几乎被视为天方夜谭，如今的进展已经相当可观。而且，在主流模型厂商和开源社区的双重竞争压力下，性能提升的节奏没有放缓的迹象。 OpenAI官方表示，GPT-6 Astra将计算机使用能力的进步与针对专业环境的定向训练相结合，能够处理复杂问题、执行多步骤工作流并生成高质量文档。其在理解用户意图和行为对齐方面有显著改进，用户可以对模型的判断力给予更高信任。这对于法律AI走向真正的智能体模式至关重要——不是零散地提问，而是让AI自主完成一系列相互关联的任务。 Harvey的应用研究主管Niko Grupen在早期测试中评价道："Astra在复杂法律任务上相比GPT-5.6 Sol有显著质量提升。它像一位有判断力的律师那样处理工作：区分正式文件与既有记录，识别未经证实的假设，并将信息缺口转化为具体的起草方案。"Legora则用GPT-6 Astra测试了一个令律师头疼的繁琐流程——财务报表核对，即逐项检查草拟账目中的每个数字是否与试算平衡表、合并报表及上一年度账目一致。结果显示，Legora的Agent在单次运行中完成了41份文档的核对工作，几分钟内检查了所有余额与支持性附表，标记出金额差异并记录每项检查结果，为律师提供了逐行逐项的完整审查记录。 对跨境电商卖家和出海企业而言，GPT-6 Astra的发布传递了一个信号：AI处理复杂专业任务的能力正在逼近实用拐点。无论是合同审查、合规文件编制还是财务数据核对，这类此前高度依赖人工的繁琐工作，正在成为AI智能体可以端到端承接的领域。虽然目前仍需人工复核，但效率提升的幅度已经值得从业者开始关注和测试。