Thomson Reuters chi 40 triệu USD phát triển mô hình AI dựa trên nền tảng Qwen của Alibaba

Theo tin từ IT ngày 24 tháng 8, tập đoàn Thomson Reuters, công ty mẹ của Reuters, gần đây đã chính thức công bố mô hình ngôn ngữ lớn đầu tiên của mình mang tên "Thomson". Mô hình này được xây dựng dựa trên Qwen của Alibaba và được tuyên bố là sở hữu hiệu năng hàng đầu.

Theo giới thiệu, chi phí nghiên cứu và phát triển mô hình này rơi vào khoảng 40 triệu USD (IT lưu ý: theo tỷ giá hiện tại tương đương khoảng 269 triệu Nhân dân tệ), con số 450.000 USD (tương đương khoảng 3,028 triệu Nhân dân tệ) đang lan truyền rộng rãi bên ngoài chỉ là chi phí cho lần huấn luyện cuối cùng.

Mô hình nền tảng của Thomson bắt nguồn từ Qwen của Alibaba, phiên bản hiện đang sử dụng là Qwen3.5-397B. Thomson Reuters trước tiên đã hợp tác với Imperial College London để huấn luyện lại mô hình nền tảng, đảm bảo nó đáp ứng các yêu cầu về an toàn, đạo đức và tính trung lập chính trị. Sau đó, họ tiếp tục sử dụng dữ liệu nội bộ để tiền huấn luyện (pre-training), hậu huấn luyện (post-training) và tăng cường học tập (reinforcement learning) trong môi trường nội bộ.

Thomson Reuters khẳng định mô hình này đã lọt vào danh sách những mô hình AI tốt nhất thế giới. Trong bài kiểm tra Stanford LegalBench, mô hình đạt số điểm 0,823, xếp sau Gemini 3.1 Pro và GPT-5.5. Trong khi đó, tại Harvey Legal Agent Benchmark, Thomson chỉ thấp hơn một chút so với Opus 4.8.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mô hình này đã sử dụng tính năng mở rộng giai đoạn suy luận (inference-stage scaling) khi thử nghiệm, trong khi GPT-5.5 tham gia kiểm tra mà không bật chế độ suy luận. Trong bài kiểm tra tìm kiếm chuyên sâu (deep search), mô hình này đạt 0,53 điểm, còn GPT 5.4 đạt 0,65 điểm.

Thomson Reuters nhấn mạnh, lý do công ty không sử dụng các mô hình đóng của Mỹ như OpenAI hay Anthropic là vì chi phí dài hạn của các mô hình bên ngoài rất cao và không thể tùy chỉnh với độ linh hoạt lớn. Ngược lại, các mô hình tự phát triển quy mô nhỏ sẽ phù hợp hơn với các tác vụ như rà soát tài liệu.