톰슨로이터, 법률 특화 AI 모델 ‘Thomson’ 공개…8월 CoCounsel 탑재

Thomson Reuters 공식 발표에 따르면 회사는 법률·세무 등 전문 업무를 겨냥한 자체 AI 모델 ‘Thomson’을 공개했다. 모델은 오는 8월 법률 AI 서비스 CoCounsel Legal의 ‘Tabular Analysis’ 기능에 처음 적용될 예정이다.

Tabular Analysis는 대량의 문서를 정해진 항목에 따라 검토하고 결과를 표 형태로 정리하는 기능이다. Thomson Reuters는 Thomson을 이 기능의 기본 모델로 삼고, 향후 1년 동안 법률·세무 제품군으로 적용 범위를 넓힐 계획이라고 밝혔다.

Thomson은 오픈소스 모델을 기반으로 개발됐다. 회사는 Westlaw, Practical Law, Checkpoint, Reuters가 축적한 전문 콘텐츠를 활용해 중간학습과 후속학습을 진행했으며, 수백 명의 분야 전문가가 출력과 실패 사례를 평가했다고 설명했다. 고객 데이터는 모델 학습에 사용하지 않는다는 방침도 밝혔다. 다만 기반 모델의 이름과 모델 크기, 학습 비용은 공개하지 않았다.

회사가 공개한 초기 벤치마크에서는 Thomson-1-Large가 법률 영역 3개와 일반 영역 4개 등 모두 7개 평가를 받았다. PRBench Legal Hard에서는 0.352, 지시 이행 종합평가에서는 0.914, 장문 맥락 종합평가에서는 0.753을 기록해 비교 대상 가운데 가장 높은 점수를 냈다. Stanford LegalBench에서는 Gemini 3.1 Pro가, Harvey Legal Agent Benchmark에서는 Claude Opus 4.8이 앞섰다. 추론과 코딩 종합평가에서도 각각 Gemini 3.1 Pro와 Claude Opus 4.8이 최고 점수를 기록했다.

이 결과는 Thomson Reuters가 직접 수행해 공개한 평가다. 장문 맥락 항목에는 회사 내부 벤치마크가 포함됐고, 별도의 법률 연구 평가는 내부 전문가가 작성한 53개 질의와 대규모 언어모델 판정 방식을 사용했다. 비교 과정에서 Thomson-1-Large는 테스트 시점 확장 기법을, Gemini 3.1 Pro와 Claude Opus 4.8은 추론 모드를 사용했지만 GPT-5.5는 비추론 모드로 평가됐다. 모델 간 조건이 완전히 같지 않아 성능 우위를 독립적으로 검증한 결과로 보기는 어렵다.

이번 발표는 전문 콘텐츠를 보유한 정보 기업이 범용 AI 모델을 연결하는 단계를 넘어 자체 도메인 모델 개발로 이동한 사례다. Thomson Reuters는 2024년 인수한 AI 연구회사 Safe Sign Technologies의 역량과 자사 콘텐츠를 결합했다고 설명했다. 현재까지 학습에 활용한 자사 콘텐츠는 전체의 10% 미만이라고 밝혔다.

출처: Thomson Reuters 공식 발표 https://www.thomsonreuters.com/en-us/posts/innovation/thomson-reuters-built-its-own-ai-model-that-now-ranks-among-the-worlds-best/