OpenAI推出Astra for Law，把GPT-6 Astra接上一套自建的美國法律檢索索引，開放給律師事務所和法律科技公司使用。這個模型代號為GPT-6 Astra Law，先以Trusted Access的形式進駐ChatGPT和Codex，讓部分律所試用；API隨後才會開放，並提供零資料保留選項。Latham & Watkins、Ropes & Gray、Cooley、Sullivan & Cromwell都在首批名單裡。
官方公布的成績來自Vals AI的Legal Research Bench私有驗證題庫。針對200題美國法律研究題，兩套系統都開到最高推理等級，Astra for Law整體正確率54.0%，僅靠網路搜尋的GPT-6 Astra則是38.7%，相對提升約四成。在以判例為主的題目上，Astra for Law多找回24%的參考案例；在經人工審核的目標段落集合中，同樣推理等級下多檢出的相關段落最多達54%。
真正的變化在索引層
這次動作最大的部分其實是檢索功能。OpenAI自建的法律搜尋索引涵蓋超過2.3億個網址，收錄美國判例法、成文法、行政法規、法院規則和行政裁決，官方表示每天都會更新。另外也和Free Law Project合作，接上CourtListener的判例資料庫，該資料庫收錄了超過99.9%已公開的美國先例判決。上線同時還提供26個合作夥伴外掛和47個社群外掛，把Relativity、Clio、iManage、Intapp、DeepJudge和Thomson Reuters的產品接進工作流程。
通用模型做法律檢索長期卡在同一個地方：網路搜尋找到的判例來源良莠不齊、版本不一致，引用鏈很容易斷掉，律師複核的成本往往比模型省下的時間還高。把索引自己建起來，等於把這塊風險從律師端搬到廠商端。54.0%這個絕對值也說明了另一面：超過一半的題目仍然答錯，OpenAI自己也表示，律師必須逐條查證出處，高風險案件仍要維持原有的治理流程。
賣索引的人與賣工作流程的人
在法律AI這條賽道上，Harvey的估值已經來到110億美元，Thomson Reuters手上握有CoCounsel，兩家的護城河其實都不在模型本身，而是案件脈絡、權限管理和稽核紀錄。OpenAI這次切入的位置更靠底層：它不做律所的專案管理，只是把檢索和推理打包成一個可以被其他人整合的基礎服務，而在26個首發合作外掛名單裡，就有Thomson Reuters自己。
Thomson Reuters的回應也很直接，強調CoCounsel仍然是為法律工作量身打造、值得信賴的專業系統。Harvey那邊稱讚的是檢索能力，Cooley談的則是流程加速。把幾家的說法放在一起看，分工的界線大致清楚：模型層的能力可以向外採購，但誰來承擔合規和責任，各家還是各賣各的。
對中國律所來說暫時是隔壁的事
Astra for Law的索引只涵蓋美國法源，中國法域一條都沒有。中國律所短期內能參考的是這套做法的形式而不是產品本身：把判決書、法規資料庫、地方性規定整理成模型可以直接查詢的檢索層，然後才談正確率。中國國內已經有幾家在做類似的事，但公開出來的基準測試資料比這次少很多，目前還沒辦法做橫向比較。
OpenAI沒有公布定價，Trusted Access會涵蓋多少家律所、API會以什麼等級開放，也都沒有說明。Vals AI的題目取自私有驗證題庫，外部無法重現這組比較結果。幾家提到名字的早期客戶中，目前還沒有任何一家公開過實際使用規模。
參考來源：OpenAI官方發布頁、Vals AI Legal Research Bench、CocoLoop、Artificial Lawyer、Neowin；正確率、索引規模與外掛數量均依OpenAI公布的口徑核對。