這款法律AI竟然全部免費了...專業律師都在搶著用！

認識不少律師，有個普遍感受：大家忙，但很多似乎是“白忙”。

接案多、加班多，年底一看創收卻沒漲。時間花哪兒了？大量消耗在重復勞動里：繁瑣的法律檢索、雷同的文書起草、海量的案例篩選……

本質是效率問題。還在用“人海戰術”對抗AI時代。2025年，有些律師對AI仍抵觸，覺得它不專業、不可控，干不了法律細活。

這想法三年前或許成立。但現在，變了。時代不聲張，但市場會選擇。想象一下：

你花一整天手動檢索案例，另一位律師用法律AI十分鐘完成初篩，還自動生成報告。

你逐字起草合同，反復檢查條款；他的AI已秒級生成更嚴謹、提示更全的初稿。結果就是，他省下時間專注在核心策略與客戶維護上。久而久之，他更快、更好、更得信賴。案源，自會流向高效的一方。

光用AI不夠，得用“專業”的法律AI

有人試過通用AI，但體驗糟——內容不專業、法條過時、分析不透，根本不敢用。這又入新坑：用了AI，但沒用對。

法律工作，需要的是深度滲透了法律知識、理解司法實踐邏輯的專業法律AI。

專業的事，必須交給專業的AI來做。這也是「智合AI」的初衷——做律師身邊真正能用、好用的“專業副駕”。

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舉個例子，在法律實務中，“類案檢索”是至關重要的一環。無論是準備訴訟策略，還是總結裁判觀點，快速、精準地找到與當前案件高度相似的判例，都直接關系到工作的效率與質量。

很多法律人做類案檢索，首先想到的是使用ChatGPT、deepseek等通用大模型來輔助檢索。然而，專業法律AI與通用大模型在類案檢索上，其實存在著本質的區別。

具體問題具體分析VS一次性模糊處理

通用大模型基于海量互聯網信息進行訓練，回答方式是開放、發散式的。

當你向它提出一個法律問題時，它更像是一個“知識淵博的業余愛好者”，會一次性生成一個看似全面但可能流于表面的答案。但它無法理解法律檢索中“爭議焦點”、“法律適用”、“事實比對”等精細化的需求。

而專業法律AI則不同。它的設計初衷就是“具體問題具體分析”。

它會像一位專業的法律助理，先對用戶提交的案件材料進行解構，識別核心法律爭議點、關鍵事實要素，然后依據預設的、由專業法律團隊構建的檢索工作流，在權威的數據庫中進行精準匹配。這個過程不是“猜詞”，而是結構化的、符合法律人思維習慣的專業操作。

以“交通事故案件中，有一人死亡時，法院判決支持的精神損害賠償金金額？”為例

ds*通用大模型的回答：

雖然概括性地列出了影響精神損害賠償金額的核心因素（如事故責任、地區水平）和一些地區示例（如深圳、佛山），但是回答基于模型的通用知識，未引用任何具體的法律條文或真實案例來佐證其觀點。

某包通用大模型的回答：

給出了從法律依據、全國分級標準、地區差異、責任劃分、保險賠付到訴訟策略和典型案例。但給出的大量非常具體的信息，與實際的司法實踐存在不符。對于列舉的案例，并沒有給出詳細的來源和精準的出處，這種混合了正確框架與虛構細節的回答，具有極強的誤導性。

智合AI的回答：

智合AI采用了嚴謹的法律報告格式，核心內容直接來源于對真實判例的歸納分析。

在對于裁判觀點進行分點總結的基礎上，每一個結論都有真實的裁判文書（案號）作為支撐，答案可追溯、可驗證。

AI自動總結裁判觀點，不僅提供金額，更提出了不同訴訟程序導致不同結果這一關鍵法律規則，能為律師不同的訴訟路徑提供直接、關鍵的決策支持。

每一例推薦結果均明確標注審理法院、案號、審級和日期，數據源于權威司法案例庫。

還可通過法院層級、地域、案由、審判程序等多維度篩選，精準鎖定目標案例。

專業的報告內容輸出格式符合法律人工作習慣，支持PDF/word導出，自動生成AI類案報告，其產出的內容可以直接作為法律文書的一部分，是真正的“生產力工具”。

嚴格依據VS 幻覺胡編

這是法律場景下最不能容忍的差異。

通用大模型存在著名的“幻覺”問題，即在缺乏準確信息時，為了生成流暢的答案，可能會編造不存在的法條、案例或學術觀點。

如圖，某包給出的典型案例參考，并不能找到準確的案例參考來源。

在類案檢索中，一個被虛構的“最高人民法院指導性案例”或許會導致整個訴訟策略的方向性錯誤，造成一定的不利后果。

專業法律AI的核心優勢在于嚴格杜絕幻覺。

智合AI的知識邊界被嚴格限定在經授權的專業法律數據庫內（如裁判文書網等），給出的每一個案例索引、法條引用都有據可查。

生產力工具VS 日常答疑

通用大模型的產品定位是通用型日常助手，用于答疑解惑、激發靈感尚可，但難以承擔專業、嚴肅的生產力角色。

而法律AI的定位是專業生產力工具。

它的背后是一套模擬資深法律人工作方法的具體流程：

從用戶問題中提取關鍵檢索要點或關鍵案情要素，再到權威司法案例庫中進行多維度篩選和比對，選擇具有高參考價值的類案，最終根據類案中的法院觀點對用戶問題進行深度分析，生成最終結論與具體分析。

這個過程透明、可控，結果可直接用于法律文書寫作或庭審準備，真正提升工作效率。

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動態不斷升級VS 靜態固定

通用大模型的能力在其訓練完成后就相對固定了，難以專門針對某一垂直領域進行深度優化。而法律是不斷更新的，新的司法解釋、裁判觀點層出不窮。

專業法律AI則具備根據用戶使用結果不斷升級的能力。通過分析用戶的檢索行為和對結果的反饋，系統可以持續優化其算法和工作流，變得越來越“懂行”。

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