# पोस्ट-ट्रेनिंग से Harvey के Tenet मॉडल का कानूनी कामों में प्रदर्शन बेहतर

> Fireworks AI पर Tenet की पोस्ट-ट्रेनिंग के बाद Legal Agent Benchmark में सभी चरणों में सफलता दर 19.7% हुई—पहले से लगभग दोगुने काम पूरे हुए।

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/hi/harvey-s-tenet-model-improves-legal-task-success-after-post-training

Harvey ने Fireworks AI के साथ मिलकर asynchronous reinforcement learning का इस्तेमाल करते हुए Kimi K3 बेस पर अपने Tenet मॉडल को पोस्ट-ट्रेन किया। अपडेट किया गया मॉडल Legal Agent Benchmark (LAB) के लगभग दोगुने काम पूरे करता है और सभी चरणों में सफलता दर को बढ़ाकर 19.7% कर देता है। मूल Kimi K3 की यह दर 10.8% थी। Tenet संबंधित agentic benchmarks में भी बेहतर स्कोर करता है, कानूनी ज्ञान बनाए रखता है और प्रति काम इसकी लागत लगभग उतनी ही है ($5.92 बनाम $5.62)।

## तथ्य

- LAB में Tenet की सभी चरणों में सफलता दर: 19.7%; बेस Kimi K3 की: 10.8%
- प्रति काम लागत: Tenet के लिए $5.92, बेस मॉडल के लिए $5.62

## यह क्यों मायने रखता है

लॉ फर्म हर डॉलर में अधिक मुकम्मल कानूनी मसौदे तैयार कर सकती हैं, जिससे वकीलों का दोहराए जाने वाले दस्तावेज़ी काम में लगने वाला समय कम होगा।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Post-training Kimi K3 with Harvey for long-horizon legal work](https://fireworks.ai/customers/harvey-tenet-kimi-k3-post-training/) – Fireworks AI

अंतिम अपडेट: 2026-10-23