Thomson Reuters startet eigenes Modell für Juristen
Der Datenkonzern investierte rund 40 Millionen US-Dollar in zwei Jahren und trainierte sein Modell auf weniger als 10 Prozent der eigenen Inhalte.
Symbolbild: eine stille Rechtsbibliothek im Abendlicht, an deren Ende kaltes blaues Licht aus einem Maschinenraum durch eine Glaswand fällt.
Thomson Reuters hat am 24. August 2026 ein eigenes Sprachmodell namens Thomson vorgestellt, das zuerst in der Funktion Tabular Analysis des Assistenten CoCounsel Legal arbeitet.
Auf einen Blick
- Modellname: Thomson, vorgestellt am 24.08.2026 — aufgesetzt auf einem Modell mit offenen Gewichten, nicht komplett neu trainiert.
- Investition: rund 40 Millionen US-Dollar über zwei Jahre; der finale Trainingslauf kostete laut SiliconANGLE rund 450.000 US-Dollar.
- Datenbasis: Westlaw, Practical Law, Checkpoint und Reuters-Inhalte — davon bisher weniger als 10 Prozent genutzt.
- Erster Einsatz: Funktion Tabular Analysis in CoCounsel Legal; Administratoren können weiterhin andere Modelle wählen.
- Geplant: Variante mit offenen Gewichten auf Hugging Face unter nicht-kommerzieller Lizenz für die Wissenschaft, dazu ein API-Zugang.
Thomson Reuters hat am 24. August 2026 ein eigenes Sprachmodell mit dem Namen Thomson vorgestellt. Es ist das erste Modell, das der Informationskonzern selbst besitzt und steuert. Den Anfang macht die Funktion Tabular Analysis im Assistenten CoCounsel Legal.
Kein Neubau, sondern eine Spezialisierung
Das Team ist nicht bei null gestartet. Als Grundlage diente ein Modell mit offenen Gewichten, das anschließend mit hauseigenen Inhalten, eigenen Trainingsverfahren und der Mitarbeit von Fachleuten aus dem Konzern weiterentwickelt wurde. Jonathan Schwartz, der die Grundlagenforschung verantwortet, formuliert den Punkt gegenüber SiliconANGLE nüchtern: Ohne diese zusätzlichen Schritte fehle dem offenen Modell schlicht das Fachwissen.
Die Datenbasis stammt aus Westlaw, Practical Law, Checkpoint und den Reuters-Inhalten. Allein Westlaw umfasst nach Angaben des Unternehmens mehr als 40.000 Datenbanken und über 150 Jahre redaktionell aufbereiteter Rechtspublizistik. Genutzt wurde davon bislang weniger als 10 Prozent.
40 Millionen Dollar für die Kontrolle über den eigenen Stack
Rund 40 Millionen US-Dollar hat der Konzern nach eigenen Angaben in zwei Jahren in Personal und Rechenleistung gesteckt. Der abschließende Trainingslauf selbst schlug laut SiliconANGLE mit etwa 450.000 US-Dollar zu Buche. Begründet wird der Aufwand mit Unabhängigkeit: Thomson laufe zu einem Bruchteil der Inferenzkosten üblicher Spitzenmodelle und liege vollständig in eigener Hand. Den eigenen Anspruch vermarktet der Konzern unter dem Label Fiduciary-Grade.
Joel Hron beschreibt die Logik dahinter so: eine starke Grundlage nehmen, sie tief auf die Arbeit zuschneiden, auf die es ankommt, und so zu einer Intelligenz kommen, die effizienter und vollständig kontrollierbar ist. Bei den Chefetagen-Angaben weichen die Quellen ab — SiliconANGLE führt Hron als Global Head of AI und Leiter der TR Labs, die Mitteilung des Unternehmens nennt ihn CTO.
Was der Konzern nicht offenlegt
Die Mitteilung spricht von Parität mit aktuellen Spitzenmodellen bei mehreren Aufgaben und von guter Zitatqualität in akademischen Tests. Konkrete Benchmark-Werte, benannte Vergleichsmodelle oder ein Testprotokoll nennt das Unternehmen nicht. Diese Leistungsangaben ließen sich für diesen Text deshalb nicht überprüfen. Auch ein Preis für den geplanten API-Zugang steht bislang aus.
Zwei Lücken bleiben. Eine dritte Quelle mit einer Einordnung, was der Schritt für andere SaaS-Anbieter bedeutet, war zum Redaktionsschluss nicht abrufbar (HTTP 403) — diese Perspektive fehlt hier also. Und ob CoCounsel weiterhin fremde Modelle einbindet, beantwortet der Konzern nur indirekt: Der Assistent bleibe mehrmodellfähig, Administratoren könnten von Thomson auf andere Modelle umstellen.
Was als Nächstes kommt
Thomson soll mit der kommenden Version von CoCounsel Legal an Kanzleien und Rechtsabteilungen ausgeliefert werden. Eine Variante mit offenen Gewichten ist für Hugging Face angekündigt, unter einer nicht-kommerziellen Lizenz für die Wissenschaft. Ein Portal für externe Entwicklerinnen und Entwickler befindet sich in Arbeit.
Häufige Fragen
Was ist das KI-Modell Thomson von Thomson Reuters?
Ein eigenes Sprachmodell des Konzerns, aufgesetzt auf einem Modell mit offenen Gewichten und mit Rechtsinhalten aus Westlaw, Practical Law, Checkpoint und Reuters weitertrainiert. Es läuft zuerst in der Funktion Tabular Analysis von CoCounsel Legal.
Was hat die Entwicklung von Thomson gekostet?
Thomson Reuters nennt rund 40 Millionen US-Dollar für Personal und Rechenleistung über zwei Jahre. Der finale Trainingslauf allein kostete laut SiliconANGLE etwa 450.000 US-Dollar.
Wird Thomson als Open-Weight-Modell veröffentlicht?
Eine Variante mit offenen Gewichten ist für Hugging Face angekündigt, unter einer nicht-kommerziellen Lizenz für die Wissenschaft. Einen Termin dafür hat das Unternehmen nicht genannt.
