Thomson reuters desenvolve modelo de IA personalizado usando o Qwen da alibaba

A Thomson Reuters, a empresa controladora da Reuters, revelou o seu primeiro modelo de linguagem grande, denominado 'Thomson', que foi construído com base no Qwen da Alibaba. O desenvolvimento do modelo custou aproximadamente 40 milhões de dólares, com o valor anteriormente reportado de 450.000 dólares referindo-se apenas à fase final de treino. O modelo é baseado na versão Qwen3.5-397B do Qwen da Alibaba e foi inicialmente retreinado pela empresa em colaboração com o Imperial College London para cumprir os padrões de segurança, ética e neutralidade política. A Thomson Reuters treinou posteriormente o modelo utilizando o seu próprio conteúdo e realizou aprendizagem por reforço no seu ambiente interno. A empresa afirma que o modelo está entre os melhores modelos de IA do mundo, obtendo uma pontuação de 0,823 no teste Stanford LegalBench, que fica ligeiramente atrás do Gemini 3.1 Pro e do GPT-5.5. No Harvey Legal Agent Benchmark, a Thomson obteve uma pontuação ligeiramente inferior à do Opus 4.8. No entanto, o desempenho do modelo no teste foi melhorado através da expansão da fase de inferência, enquanto o GPT-5.5 foi testado sem esta funcionalidade. Em um teste de pesquisa profunda, o Thomson obteve uma pontuação de 0,53, em comparação com o GPT 5,4, que obteve 0,65. A Thomson Reuters afirmou que optou por desenvolver o seu próprio modelo, em vez de utilizar modelos de código fechado de empresas como a OpenAI ou a Anthropic, devido aos custos mais elevados e às opções de personalização limitadas. A empresa enfatizou que um modelo menor, desenvolvido internamente, é mais adequado para tarefas como a revisão de documentos.