Harvey, yaklaşık 2,8 trilyon parametreli Kimi K3 ile hukuk yapay zekâsı geliştirdi

Hukuk yapay zekâsı şirketi Harvey, Moonshot AI’ın yaklaşık 2,8 trilyon parametreli açık ağırlıklı modeli Kimi K3 temelinde hukuka özel bir model geliştirdi. Şirketin dış model sağlayıcılarına bağımlılığı azaltmayı ve hukuk işlerine odaklanan yeni bir model katmanı eklemeyi hedeflediği görülüyor. Ancak maliyet tasarrufuna ilişkin bir sonuç açıklanmadı.

Harvey, 20 Ağustos’ta Kimi K3 üzerinde sonradan işleme uyguladığı araştırma ön izlemesi Harvey Tenet’i yayımladı. Tenet, Harvey ve Fireworks Research tarafından uzun süreli hukuk görevlerini yerine getirmek amacıyla ortak geliştirilen açık ağırlıklı bir model olarak tanımlandı. Harvey, bunun hukuk çalışmalarına özel geliştirilen ilk sonradan işleme model olduğunu belirtti.

Harvey’nin kendi hukuk ajanı değerlendirme sistemi LAB’de Tenet, Kimi K3’e kıyasla bekleyen görevlerin neredeyse iki katını tamamladı. Sözleşme odaklı LAB değerlendirmesinde tamamlanan görev sayısı yüzde 20 arttı. Ancak her iki sonuç da Harvey’nin tasarladığı değerlendirme ortamında elde edilen şirket içi değerlendirme sonuçlarıdır.

Açık ağırlıklı modeller, eğitilmiş ağırlıkları kullanarak şirketlerin kendi altyapılarına veya bulut ortamlarına yerleştirebildiği modellerdir. Harici API’lere dayanan kapalı modellerin aksine dağıtım ortamını seçme konusunda daha fazla esneklik sunabilir. Ancak ağırlıkların yayımlanması, kaynak kodunun, eğitim verilerinin ve işletim yapısının tamamının açıklandığı anlamına gelmez.

Kimi K3, Moonshot AI tarafından yayımlanan açık ağırlıklı bir modeldir. Toplam parametre sayısı ile gerçek hesaplamalarda kullanılan aktif parametre sayısı birbirinden ayrılmalıdır. Harvey, Kimi K3’ün ağırlıkları üzerinde hukuk verilerine ve çalışma ortamına uyarlanmış sonradan işleme uyguladı.

Harvey’nin çoklu model stratejisi, Mayıs 2025’ten itibaren harici modellerin görevlere göre birleştirilmesiyle genişledi. Harvey, OpenAI modellerini korurken Anthropic’in Claude ve Google’ın Gemini modellerini platformuna eklediğini, hukuk belgesi hazırlama, duruşma hazırlığı ve sözlü savunma gibi işler için uygun modeli otomatik olarak atadığını açıkladı.

Tenet, mevcut harici model yönlendirme yapısını ortadan kaldırmaktan çok buna şirketin kendi model katmanını ekleyen bir örnek niteliğinde. Harvey, yalnızca modelin kendisini değil, hukuk verilerini, çalışma ortamını ve değerlendirme sistemini de kontrol ederek ürün farklılaşmasını güçlendirmeye çalışıyor.

Harvey ayrıca kendi Legal Agent Benchmark’ını (LAB) yayımladı. LAB, belge inceleme, not hazırlama ve sözleşme düzenleme gibi gerçek hukuk çalışmalarına yakın uzun süreli görevleri değerlendirmek üzere tasarlandı. Değerlendirme sistemi ve sonuçları, Harvey’nin yayımladığı hukuk ajanı benchmark’ında yer aldı.

Açık ağırlıklı modellerin kullanımı hem maliyetleri hem de kontrolü hedefliyor. Harici API çağrılarının maliyetini azaltma ihtimali bulunsa da GPU kiraları, çıkarım ölçeği, operasyon personeli ve güvenlik altyapısı için yeni giderler ortaya çıkabilir. Harvey, Tenet ile gerçekte ne kadar maliyet azalması sağladığını açıklamadı.

Harvey, 9 Eylül’de 550 milyon dolar(약 7480억원) yatırım aldığını ve şirket değerlemesinin 15,5 milyar dolara(약 21조1000억원) ulaştığını açıkladı. Won cinsinden karşılıklar, 1 doların yaklaşık 1360 won olduğu kur üzerinden hesaplandı.

Harvey, yatırım gelirlerini hukuk ve şirket hukuk ekiplerine yönelik yapay zekâ geliştirme çalışmalarında ve personel artışında kullanmayı planladığını açıkladı. Şirket ayrıca platformunun Am Law 100 listesindeki hukuk firmalarının yüzde 80’i ve Fortune’un en büyük 10 şirketinden 5’i tarafından kullanıldığını belirtti. Yıllık yinelenen gelirinin 400 milyon dolar ve müşteri sayısının 3000’in üzerinde olduğu yönündeki rakamlar resmi yatırım duyurusunda yer almadı.

Hukuk teknolojisi topluluğunda, Harvey’nin harici model API maliyetlerini taşımaya devam etmesi hâlinde kârlılığın sınırlanabileceği görüşü ile kendi modelinin hukuk işlerine uyarlanmış ürün farklılaşmasına katkı sağlayabileceği görüşü birlikte dile getirildi. Ancak bunlar bazı çevrim içi kullanıcıların tepkileriyle sınırlı ve sektörün tamamına genellenemez.

Çin menşeli bir temel modelin hukuk hizmetlerinde kullanılması nedeniyle müşteri gizliliği, veri yetki alanı ve tedarik zincirine bağımlılık da incelenmesi gereken başlıklar arasında bulunuyor. Harvey, müşteri verilerinin açık onay olmadan model eğitiminde kullanılmadığını belirtti. Ancak Tenet’in具体 çalışma ortamını ve veri işleme yöntemini açıklamadı.

Çin’in açık ağırlıklı modellerinin ABD’nin kapalı modelleriyle rekabet ettiği eğilim, TokenPost’un önceki haberinde de ele alınmıştı. Bu örnek, açık ağırlıklı modellerin yalnızca araştırma amaçlı varlıklar olmaktan çıkarak hukuk gibi uzmanlık gerektiren alanlarda ürün geliştirmede kullanılabileceğini gösteriyor.

Harvey, Tenet’i yayımlarken OpenAI, Anthropic ve Google modellerini durduracağını açıklamadı. Duyurudan doğrulanabilen nokta, mevcut çoklu model yapısına şirketin kendi sonradan işleme modelini ve hukuka özel değerlendirme sistemini eklediği ve performansını kendi değerlendirmesiyle sunduğudur.

Tenet’in gerçek hukuk çalışmalarında hangi doğruluk seviyesine ve işletim maliyetine ulaşacağı, bağımsız doğrulama ve ticari uygulama sonuçlarıyla netleşecek.