DeepSeek爆火背后——通用大模型与法律专业大模型有何差异？

通用大模型的泛化能力虽令人惊叹，但法律场景对结果的严谨性、逻辑闭环性和行业合规性有着近乎严苛的要求。法律问题的解决依赖高度结构化的知识体系（法律规范、司法解释、类案）和严密的逻辑验证机制（要件分解、请求权基础分析等）。这一特性向我们指明了通用大模型与法律专业大模型的核心分野：前者追求广泛认知的“广度”，后者深耕法律逻辑的“深度”。

在这场技术进化的浪潮中，我们既要看到国产大模型的突破性进展，更需冷静审视：当法律科技步入AI深水区，专业模型的“精准性价值”或将重新定义行业竞争规则。

小理也借此机会，提供法律场景下两者的几项对比维度，做抛砖引玉之用。

在法律知识，如法条、案例的精准检索上，法律专业大模型通常能提供更准确和全面的法律信息。例如，在询问特定法规条款时，专业模型可以直接引用相关法条完整原文，并提供准确的条文编号。而通用模型可能只能给出大致内容，缺乏具体的法条引用。

比如咨询有关劳动合同变更涉及的法律条款时，法律大模型会在法律分析中结合具体的《劳动合同法》第三十五条、《劳动法》第十七条，以及《中华人民共和国劳动合同法实施条例》第十九条进行输出。

相比之下，DeepSeek-R1虽然也同样提及了多条法规，且基本与问题具有关联性，但并不能完整输出法条的完整原文。而在另一场景下直接询问要求其输出《公司法》的某一具体法条时，DeepSeek-R1虽然在思考过程中找对了公司法当前生效的版本，但输出的法规内容依然出现了错误。

在解读专业法律术语上，DeepSeek-R1确实为我们带来了惊喜。当遇到一些专业的法律名词或概念时，法律模型能够准确解释其含义和适用范围，而以往的通用大模型可能会将其误解或解释不够深入。但DeepSeek-R1展现出显著的专业化提升，能够相比以往的通用大模型，做到对法律概念在准确度、全面性、深入程度的大幅提升，逼近于法律专业大模型的水平。

比如，当要求大模型对“既判力的适用范围”进行分析时，法律专业大模型与DeepSeek-R1输出的结果都能够囊括多个方面。除此之外，法律专业大模型还会提及具体的参考法规与参考案例，同时提供联网检索的参考资料，真正做到专业与全面并存。而DeepSeek-R1能基于自己的解释内容，给出简明易懂的示例辅助解读概念，已体现出其对法律概念体系的理解深度。

法律专业大模型在回答法律专业问题时，能够提供更有针对性和实用性的建议。专业模型可以结合法律法规的具体规定和相关判例，给出更加详细和可操作的解决方案。相比之下，以往通用模型的回答可能过于笼统。

比如当提出信托企业破产这一情景下信托财产处置问题时，法律大模型可以引用具体的《信托法》《破产法》条文内容，以及多份实际判例，以洞察审理思路。

通用大模型通常对咨询的回答可能更泛化，不过DeepSeek-R1在此基础上已经有所进步，比如回答结构更加完整，逻辑更加清晰，概念解读更深入，同时能够基于问题进行一定的发散与扩展，在这个方面接近于专业模型表现；但基于一些法律专业数据的缺位，相比于法律专业大模型，DeepSeek-R1在对实际审理思路的分析上仍有不足。

通用模型由于其开放性语料训练机制，可能导致规范性文本的污染风险。因此在起草或分析法律文书方面，专业模型的优势更为突出。比如，在协助起草一份租赁合同时，法律专业大模型能够包含更多必要的法律条款，如违约责任、争议解决方式等，而通用模型可能会遗漏一些关键的法律要素。

对于一份转租租赁合同的需求，法律大模型可以做到根据需求直接输出一份完整的合同模板，条款内容涵盖九个方面：租赁房屋及租赁期限；租金、保证金、其他费用及支付方式；租赁房屋的交付与验收；房屋使用、维护及维修；转租和续租；合同的变更与解除；违约责任；争议解决方式；通知与送达条款。每个方面都有详细的条款列明，并提供直接导出为完成过排版的word文件的功能。

相比之下，DeepSeek-R1对其中的条款拟定还显得略为简单，虽然在输出结果上能够保证对于提示词中要求的部分完成，但可能在一些方面存在疏漏，如先前的例子中，可能对提示词内没有着重提及的交付验收、使用维护维修、转租续租、合同变更解除、通知与送达描述不够细致。因此，目前DeepSeek是否具备承接如合同生成、合同审查等专业的法律下游任务的成熟度，仍有待观察。

法律专业大模型在进行法律推理时，通常能展现其逻辑性和严谨性。例如，在分析一个复杂的案例时，专业模型能够更好地运用法律原理，逐步推导出合理的结论。而过往的通用模型在复杂的法律推理过程中可能会出现逻辑跳跃或推理不当的情况。

值得关注的是，DeepSeek-R1在模型推理能力的巨大进步，使其在此类任务中已表现出了接近专业模型的推演能力。

比如对于一个具体案情的罪名认定分析，法律大模型往往能提供更全面的结论，且推理过程能够按照罪名的构成要件进行分析，以往通用大模型则可能更容易出现认定罪名有缺漏的情况。而DeepSeek-R1在面对相同的问题时，表现更像是一个专业模型：知晓要件分解与精确找出影响罪名认定的关键要素，能够准确区分常见的相似罪名在认定上的不同，甚至在延伸论证中敏锐意识到部分事实认定的分歧可能导致罪名认定发生什么变化。这展现了其在在法律推理维度已逼近法律专业大模型的基准线。

在法律领域，专业模型产生错误信息或"幻觉"的概率较低。比如，在引用法律条文或案例时，专业模型更不容易出现编造或错误引用的情况。

相比之下，DeepSeek-R1作为通用大模型，仍然存在不经意间混淆不同法律体系的概念，或者引用不存在的法律条款、编造出不存在的法规文件。比如在一次询问中，DeepSeek-R1在其输出中引用了一篇部委决定（征求意见稿），看着极其真实，但经专业检索，实则并不能找到这份文件，来源存疑。

小结

   

目前通用大模型和法律专业大模型各有其适用的场景，法律人工智能的发展不应陷入"技术万能论"的误区。通用大模型与专业模型的本质分野，实则是技术工具性与法律专业性的辩证统一。

在可预见的未来，人工智能仍然不会替代法律人的核心价值，而是通过"增强智能"（Augmented Intelligence）模式，将律师从重复性工作中解放，使其更专注于法律解释、价值权衡等创造性领域——这或许才是法律科技革命的终极命题。