在全民拥抱AI、学习AI的当下，法律行业也开始积极探索AI在法律场景中的具体应用。
在前几期的文章中，我们深入研究了通用大模型和专业大模型在答辩状、案例检索、法律研究、案例分析等场景中横向对比。
本期我们将从另一个视角出发，探寻两类模型在合同的分析及总结上究竟表现如何。
本文共1359字， 阅读时间约为7分钟。
在全球化和市场化的大背景下，市场竞争愈发激烈，合同早已成为经济活动中明确权利与义务的重要载体。
但由于商业交易的场景和特征的多元化、法律条款的不断复杂化和细化，合同文本的长度动辄几十页甚至上百页，因此如何快速地提取合同中的关键信息和核心条款，成为当前工作效率提高的关键突破点。
模型的选取与测评
本次测评中，我们将选取通用大模型中的Deepseek R1、豆包以及Kimi K2与得理法律大模型进行对比。
评测维度
基于合同分析的场景目的和文本特性，我们将测评维度限定在以下几个方面：
关键信息的提取和总结能力
回答结果的结构化、可视化能力
文本分析的准确输出能力
文本分析的便捷操作能力
本次测评选用的合同为日常中较为常见的租赁合同。
鉴于合同分析本身的难度不大，且更多地是考察大模型分析和归纳的能力以及专业术语的挖掘和理解能力，故提示词的选用并未进行精雕细琢和反复打磨。
提示词
请根据我上传的合同提取合同中的关键信息和核心条款，并生成核心条款清单。
模型测评结果
豆包
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Kimi
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Deepseek
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得理法律大模型
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模型的选取与测评
关键信息的提取
几个大模型均能精准的提炼出合同中的关键信息，如合同主体、房屋信息、租赁用途、租赁期限等，能够较为全面地将合同基础信息整理后输出。
但得理法律大模型和豆包能够明确指出房屋交付时的状态，如装修状况、户型、配套设施以及标的房屋的担保情况，便于用户对标的房屋做到完整、全面的信息了解。
（得理法律大模型部分回答）
核心条款的归纳
几个大模型的输出回答均涵盖费用承担、装修条款、违约责任、争议解决等核心条款，在核心条款的选取上，几个大模型的能力相当；且均能准确归纳出指出租赁合同中的承租人优先承租权及优先购买权。
但kimi、豆包的归纳总结能力较差，如通讯地址变更、合同份数此类次要信息也一并输出，几乎是对原合同的一比一复述，失去合同分析的意义和目的。
（豆包部分回答）
可视化呈现（可读性）
几个大模型均采用结构化的方式呈现输出信息，利于读者快速定位和浏览。
但Deepseek 的表述缺乏法律专业性，如有将“优先承租权”表达为“优先续租权”的情况；且表达方式过于简洁，失去了法律的逻辑性和严密性，不利于法律用户厘清合同条款之间的关系。
（Deepseek R1 部分回答）
操作的简洁性
得理法律大模型在上传完文档后，无需输入提示词，便可一键进行智能摘要、智能审查、文本问答，省去用户编写、调整提示词的时间和精力。
用户还可以在得理法律大模型内根据上传的文档，进行文本提问，更好地对合同条款进行分析和理解。
合同审查模块也能实现合同摘要的展示，用户在合同审查，也能快速了解合同的关键信息和核心条款。
总结
专业法律大模型（如得理）在合同分析中综合表现最优，能精准提取关键信息、聚焦核心条款（过滤冗余内容），借助一键智能审查与文档问答功能显著提升效率。通用大模型中，豆包细节提取尚可但条款归纳冗余，Deepseek虽输出结构化却存在术语专业性不足问题（如误用“优先续租权”），Kimi则呈现原文复述倾向，总结能力欠佳。
实务应用中，建议优先采用垂类大模型处理合同审查、核心条款清单生成及复杂条款交互分析；通用模型仅作基础信息提取辅助，且须严格复核术语准确性，关键条款建议交叉验证模型结果，避免因表述疏漏引发法律风险。
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