LegalOne-R1：中国首个面向司法实践的开源法律大模型正式发布

1月23日，清华大学互联网司法研究院在上海举办的中国司法人工智能大会（CJAI2026）上，正式对外开源了国内首个专为法律实务设计的大模型——LegalOne-R1。该模型由清华大学联合华为云昇腾AI云服务、互联网体系结构全国重点实验室等机构共同研发，旨在解决法律行业长期面临的“知识碎片化、推理不闭环、辅助工具难落地”等痛点。

此次发布的LegalOne-R1提供1.7B、4B、8B三个参数版本，均基于中国本土司法数据训练，覆盖裁判文书、法律法规、司法解释、检察文书、仲裁案例等真实场景数据，总量超2000万条。与通用大模型不同，它不追求“什么都能说”，而是专注“法律该怎么说”——从法条引用、证据链分析到判决倾向预测，每一项能力都源于一线法官、律师的实际工作需求。

不是“背法条”，而是“懂逻辑”

很多人以为AI律师就是能背出《民法典》第几条，但LegalOne-R1的核心突破在于“推理能力”。它不仅能准确引用法条，还能理解“为什么这条适用于这个案子”——比如，在一起民间借贷纠纷中，它能自动识别“借条无利息约定”“转账备注为‘还款’”“双方曾有频繁资金往来”等细节，综合判断是否构成口头约定利息，进而推导出是否支持利息请求。

这种能力来自“中端训练+后训练”双阶段优化：先用大量司法文本做基础预训练，再通过真实庭审对话、律师咨询记录、法官合议笔录进行指令微调，并引入强化学习机制，让模型在模拟判决中不断优化逻辑链条。测试显示，LegalOne-R1-8B在LexEval、LawBench、JecQA三大权威法律评测中，准确率分别高出同尺寸通用模型12.7%、9.3%和15.1%，甚至在部分多跳推理任务中超越了参数更大的GPT-4o和Claude 3 Opus。

真正落地：已在多地法院试用

目前，LegalOne-R1已在浙江、江苏、四川等地的基层法院试点运行，用于辅助法官撰写文书初稿、校对法律引用错误、识别类案冲突。一位参与试用的法官表示：“以前查类案要翻三四个平台，现在输入案情关键词，系统能自动匹配近三年类似判决，并标出关键差异点，省下至少一半的检索时间。”

在律所端，多家中型律所已将其接入内部案件管理系统，用于合同审查、风险提示和客户咨询初筛。一位执业十年的民商律师说：“它不会代替我做判断，但它能帮我快速排除明显错误——比如把‘诉讼时效三年’误写成‘五年’，这种低级错误它能立刻揪出来。”

开源，不设门槛

不同于一些“闭源+收费”的法律AI产品，LegalOne-R1全量参数、训练代码、评估数据集均已在Hugging Face、ModelScope和GitHub同步开源，无需申请权限，任何个人、律所、法院、科技公司均可免费下载使用。所有模型均适配华为昇腾Atlas 910B算力平台，基于昇思MindSpore框架部署，支持国产化环境运行。

为降低使用门槛，团队同步发布了《LegalOne-R1应用指南（初版）》，包含：如何在本地部署、如何导入本地案例库、如何定制领域指令、常见错误排查等实用内容。后续还将推出“司法AI助手”插件，支持与法信、裁判文书网、律协数据库等主流平台对接。

未来：不止于模型，更在生态

清华大学团队表示，LegalOne-R1只是起点。下一步，他们将联合最高人民法院信息中心，推动建立“中国法律AI开放测试平台”，鼓励更多机构提交真实司法场景任务，共同完善模型能力。同时，计划在2024年暑期启动“法律AI开发者训练营”，面向法学专业学生和法律科技从业者，免费培训模型微调、提示工程与司法数据标注。

这不是一场技术秀，而是一次真正从中国司法土壤里长出来的AI实践。开源，意味着它不再属于实验室，而是属于每一个需要它的人——法官、律师、法务、甚至普通市民。法律不该是少数人的专业壁垒，而应是可被理解、可被辅助的公共知识。