汤森路透发布大语言模型Thomson，基于阿里千问构建
Miranda 路透社母公司汤森路透集团近日公布首款大语言模型Thomson。该模型以阿里巴巴的千问模型为基础构建，研发总成本约为4000万美元。此前外界流传的45万美元只是最后一次训练费用，并非完整研发投入。
Thomson当前使用的底层版本为Qwen3.5-397B。汤森路透先与帝国理工学院合作重新训练基础模型，使其满足安全、伦理与政治中立要求，随后使用自有内容进行预训练、后训练，并在内部环境中进行强化学习。公司称该模型已进入全球领先AI模型行列。
在法律任务评测中，Thomson在Stanford LegalBench测试得分为0.823，低于Gemini 3.1 Pro和GPT-5.5；在Harvey Legal Agent Benchmark中略低于Opus 4.8。需要说明的是，该模型测试时启用了推理阶段扩展，而GPT-5.5未开启推理模式。在深度搜索测试中，Thomson得分为0.53，GPT 5.4为0.65。
汤森路透表示，不选择OpenAI、Anthropic等美国闭源模型，主要考虑到外部模型长期成本偏高，且无法进行高自由度调整。相比之下，小规模自研模型更贴合文档审查等具体业务场景。
