Harvey samarbetade med Fireworks AI för att efterträna sin Tenet-modell, som bygger på Kimi K3, med asynkron förstärkningsinlärning. Den uppdaterade modellen klarar nästan dubbelt så många uppgifter på Legal Agent Benchmark (LAB) och höjer andelen helt godkända resultat till 19,7 procent, jämfört med 10,8 procent för ursprungliga Kimi K3. Tenet får också högre poäng på närliggande agentbaserade benchmarktester utan att förlora juridisk kunskap, och kostnaden per uppgift är ungefär densamma (5,92 dollar jämfört med 5,62 dollar).
Varför det spelar roll
Advokatbyråer kan få fler kompletta juridiska utkast för varje spenderad dollar, vilket minskar tiden som jurister lägger på repetitivt dokumentarbete.
