История Harvey Tenet интересна не самим фактом появления еще одной языковой модели, а изменением подхода к разработке корпоративного ИИ. Компания, которая получила инвестиции от OpenAI и ранее строила свои решения вокруг закрытых моделей американских разработчиков, выбрала в качестве основы китайскую открытую модель Kimi K3.
Harvey работает в сфере юридических технологий и создает инструменты для крупных юридических компаний и корпоративных клиентов. Раньше ее основная стратегия заключалась в настройке моделей OpenAI, Anthropic и Google под задачи юристов. Теперь компания заявляет, что за последние шесть месяцев изучала возможность создания собственной специализированной модели на основе открытых весов.
Harvey Tenet получила дополнительное обучение на юридических данных поверх Kimi K3. Такой подход отличается от обычного использования готового чат-бота: разработчик получает доступ к базовой модели и может менять ее поведение под конкретную область. В случае Harvey речь идет о сложных юридических задачах с большим объемом документов и длительными цепочками рассуждений.
Компания заявила, что Harvey Tenet превзошла базовую модель Kimi K3 и несколько американских ИИ-систем в наборе внутренних тестов для юридических задач. Среди них Harvey упоминает Fable 5 и GPT-5.6 Sol. Независимой проверки этих результатов пока нет, поэтому сравнение остается заявлением самой компании.
Для обучения Harvey Tenet использовали около 150 графических процессоров Nvidia B300, а весь процесс занял примерно два месяца. Компания также указывает на снижение стоимости работы модели за счет более низкой стоимости токенов у открытых моделей и сокращения количества токенов при обработке запросов.
Причина перехода связана не только с техническими возможностями. Разработка и использование крупных закрытых моделей требуют значительных расходов, а открытые модели позволяют компаниям создавать собственные версии под узкие задачи. Для юридической сферы это особенно важно, поскольку общая модель должна работать с огромным количеством разных запросов, а специализированная может быть настроена под конкретные документы и процедуры.
При этом переход Harvey не означает отказ от американских ИИ-платформ полностью. Компания не раскрыла, какие именно модели будут использоваться в будущем и сохранится ли прежняя интеграция с OpenAI, Anthropic и Google.
Случай Harvey показывает, что открытые модели постепенно становятся инструментом для компаний, которые раньше выбирали только закрытые решения. Вопрос теперь не в том, какая базовая модель считается сильнее в универсальных тестах, а в том, насколько хорошо ее можно адаптировать под конкретную работу.
