AI 法律大模型

需求

案件材料、证据、当事人信息不可外传
可审计、可解释
中文法律文本能力很重要

场景	模型
日常法律问答、文书辅助	Qwen2.5-7B
法条比对、复杂分析	Qwen2.5-14B
律所“核心中枢”	Qwen2.5-32B（成本高）

硬件方案-个人使用

硬件配置

CPU: AMD 7950X / Intel Xeon W
内存: 128GB DDR5（越大越好）
GPU: RTX 4090 24GB（1 张）
存储:
  - NVMe 2TB（模型 + 索引）
  - SATA 8TB（案件材料）

能跑的大模型

Qwen2.5-7B（满血 FP16）
Qwen2.5-14B（INT8 / AWQ）
同时支持 RAG

💰 成本：≈ 3～4 万人民币 🟢 性价比最高

关键架构：不是“模型”，而是RAG

案件资料 / 判决书 / 法条
        ↓
   本地向量库（FAISS / Milvus）
        ↓
    RAG 检索
        ↓
   本地大模型推理

个人律师离线大模型的最优解是：RTX 4090 + Qwen2.5-14B + 本地 RAG

适合的场景

功能	是否适合
文书起草（合同/起诉状/答辩状）	✅
案件摘要与重点提取	✅
法条说明与逻辑推理	✅
RAG 结合本地向量检索	✅
结构化输出（表格/JSON）	✅
单人问答、辅助分析	✅

硬件方案-3–10 人同时使用

📍 并发推理压力 📍 内存与显存竞争 📍 RAG 检索同时请求 📍 文档库容量更大 📍 访问控制与审计要求

硬件配置

CPU: 1 × AMD EPYC 7402P / 7950X
内存: 256–384GB
GPU: 2 × NVIDIA RTX 4090
存储: 4TB NVMe + 10TB SATA
网络: 千兆或 10G 内网

GPU	并发用户	模型
1×4090	2–3 用户	Qwen2.5-7B
2×4090	6–10 用户	Qwen2.5-14B
4×4090	15–30 用户	Qwen2.5-14B / 部分 32B

费用

单用户费用

部件	典型规格	估计成本（人民币）
GPU	NVIDIA RTX 4090（24GB）	~¥12,000-¥15,000
CPU	AMD Ryzen 9 7950X	~¥3,000-¥5,000
内存	128GB DDR5	~¥3,000-¥5,000
存储	2TB NVMe + 4-8TB SATA	~¥2,000-¥4,000
主板	支持大内存/单卡扩展	~¥1,000-¥2,000
电源/机箱/散热	配套稳定散热系统	~¥2,000-¥3,000
总计（大致）		¥23,000-¥34,000

多用户费用

部件	典型规格	成本范围（人民币）
GPU ×2	2 × RTX 4090（24GB ×2）	~¥24,000-¥30,000
CPU	AMD EPYC/High-End Ryzen	~¥5,000-¥10,000
内存	256-384GB	~¥6,000-¥12,000
存储	4TB NVMe + 10-20TB 数据存储	~¥4,000-¥8,000
主板	支持双卡 & 多内存插槽	~¥1,500-¥3,000
电源/散热/机箱	大电源 + 机箱	~¥3,000-¥5,000
总计（大致）		¥43,000-¥68,000

单用户双GPU卡的情况呢

物理显存限制

单卡 4090 显存 24GB
两卡 4090 显存不能简单叠加成 48GB（因为 NVLink 只支持数据传输，不是完全共享显存）
Qwen2.5‑14B 本身量化后 INT8 可在一张 24GB 4090 上运行
更大模型如 32B、34B、70B：
- 单卡 24GB 显存远远不够
- 双卡 24GB×2 在一般消费级显卡上也不够直接放完整模型
- 需要模型并行或拆分推理

单用户使用，一般情况下单卡 4090 就够了

显存需求：
- 14B 模型 INT8 / FP16 量化 → 一张 4090（24GB）完全够
响应速度：
- 单用户同时只有一个会话，不会出现显存抢占问题
RAG + Embedding：
- Embedding / 向量检索可以交给 CPU 或 GPU 并行轻量任务
- 不需要第二张 GPU 专门处理

更高级模型的硬件需求

模型	参数规模	未量化显存需求	量化显存需求（INT8/低精度）	可用显卡建议	备注
Qwen2.5‑0.5B	~0.5B	~ <2 GB	~1 GB	入门 GPU（≥4 GB）	可用于轻量任务、CPU 也能跑
Qwen2.5‑1.5B	~1.5B	~~3 GB	~2 GB	中端 GPU（6 GB+）	能做基本问答
Qwen2.5‑3B	~3B	~6 GB	~4 GB	≥RTX 2060/显存8 GB	中等模型
Qwen2.5‑7B	~7B	~14 GB	~8–11 GB	RTX 3090/4090（≥24 GB）	单卡可用；量化更省显存
Qwen2.5‑14B	~14B	~28 GB	~13–18 GB	RTX 4090（24 GB）可量化运行	主流线上/本地模型
Qwen2.5‑32B	~32B	~60–70 GB	~20–32 GB	多卡或 48–80 GB GPU	量化后可在更强显卡上运行
Qwen2.5‑72B	~72B	~134–140 GB	~41–71 GB	特殊多卡或 A100/H100	需要专业集群或模型

中国大陆能购买到的算力强的GPU

GPU 类型	官方可买	适合模型规模	备注
RTX 4090 24GB	✅	7B–14B 及量化较大模型	性价比最高
RTX A5000 24GB	🟡	7B–14B / 专业场景	工作站更稳定
RTX 5080 16GB 系列	⚠	7B 以下或轻量任务	市场情况不稳定
RTX PRO 4000/5000 24‑48GB	⚠	中到大模型尝试	可通过企业渠道
RTX 5090 32GB	❌（正规渠道）	量化 32B 及更大模型	限制较严，不建议盼望正规供应

Qwen2.5-14B 对比专业律师模型

📍 Qwen2.5‑14B（通用大模型）

✔ 优势：

综合语言理解、逻辑推理、文本生成能力较好
本地量化 / 部署生态丰富
处理大量通用法律语言任务可靠
✔ 局限：
在细粒度合同条款精确解析/专业判例推理上可能不如专业模型

适合：合同草拟、法律问答、长文档摘要、流程性任务

📍 InternLM‑Law（中文法律专用） / ChatLaw

✔ 针对中文法律场景训练，包括:

标准法律问题
复杂现实案件解析 ✔ 在 LawBench 等法律基准测试中表现优异，甚至超过 GPT‑4 的部分任务 ✔ 属于在通用 + 法律数据微调的融合优势

适合：法律咨询、判例分析、专业条款解释、法律战略建议

📍 LaWGPT（中文法律大模型）

✔ 基于通用模型如 LLaMA/ChatGLM，扩充大量中文法律语料 ✔ 加入专有法律词表和司法考试数据精调，提高法律问答准确性 ✔ 适合中国律师日常使用场景

适合：中文法律谈话、法律文书草拟、司法解释说明

国内商业化的法律AI产品

名称	类型	主要功能	备注
通义法睿（Tongyi 法睿）	商业产品	法律咨询、文书生成、合同审查、类案检索	阿里云法律行业大模型产品
法行宝	商业 AI 法律助手	法律问答、合同审核、案例检索	依托百度文心大模型技术
得理法搜	法律智能检索引擎	裁判文书检索、法律数据查询、智能分析	侧重大规模数据检索与分析
MetaLaw 类案检索	工具 / 平台	类案快速检索、法律报告	结合 AI + 案例库
AlphaGPT	商业法律助手	合同审查、文书起草、案情分析	融合大模型与法律业务流
法智大模型	法律垂类大模型	法律检索、咨询、合同审查、案件分析	号称基于法律大数据构建的大模型
无忧吾律	AI法律服务平台	合同起草、审查、法律咨询等	面向中小企业法律服务
律AI多（北大法宝）	法律知识管理系统	知识查询、文书辅助、流程管理	集成法律数据库与智能引擎
ChatLaw（开源模型）	开源法律大模型	法律问答与咨询模型	基于 MoE/知识图增强 LLM（可自托管）
InternLM‑Law	开源法律微调模型	法律推理与问答	通用大模型基础上微调法律语料
LaWGPT（开源）	开源法律 LLM	法律对话、法规理解	在通用中文模型基础上法律微调

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