Segun MarkTechPost (AI/ML News), Harvey ha presentado Harvey Tenet, su primer modelo post-entrenado, como una versión preliminar de investigación. Este modelo se basa en la arquitectura Kimi K3 y ha sido refinado mediante aprendizaje por reforzamiento asincrónico, enfocado en tareas de larga duración en el ámbito jurídico. La base de datos utilizada integra información sintética, datos públicos y conocimientos de expertos legales, sin incorporar información de clientes. El avance logrado por Tenet supera casi al doble de las tareas evaluadas en el benchmark de agentes legales de Harvey (LAB), y aumenta en un 20% el rendimiento en LAB: Contratos, elevando así los índices de cumplimiento en 9 y 2 puntos porcentuales respectivamente. El modelo también alcanza el primer lugar en LAB y se posiciona como segundo en el conjunto general del benchmark. Los resultados se han validado en entornos externos, como los agentes APEX de Mercor y el benchmark Redline de Crosby, sin necesidad de entrenamiento adicional.
La meta principal de esta innovación es desarrollar inteligencia jurídica de vanguardia en modelos abiertos, al tiempo que brindar a bufetes y equipos internos de derecho una vía para crear modelos especializados bajo sus propias condiciones. Aunque el modelo muestra un alto potencial, actualmente se encuentra en fase de investigación. No se han liberado los pesos del modelo, ni se ha publicado un documento técnico detallado ni se ofrece un punto de acceso por API. La versión base de Kimi K3 permanece abierta, pero Tenet es un checkpoint exclusivo de Harvey. El desarrollo se orienta a ir de la investigación al uso operativo dentro de los productos de la empresa. Lo que se entrega hoy no es el modelo en sí, sino una receta que permite replicar el proceso. El acceso está limitado a empresas de nivel enterprise, y se otorga exclusivamente a bufetes legales, firmas medianas y equipos internos de derecho. El entrenamiento requirió aproximadamente 150 tarjetas NVIDIA B300 durante dos meses.
Para el lector peruano, este avance refleja el potencial de tecnologías de inteligencia artificial en sectores que enfrentan crecientes volúmenes de documentos, como el derecho corporativo o la auditoría de contratos. En contextos como seguros, salud o energía, donde los contratos son múltiples y complejos, la automatización de tareas como la redacción o revisión de acuerdos puede reducir costos y acelerar procesos. Aunque aún no está disponible en el mercado local, este desarrollo indica que las soluciones de IA en áreas jurídicas podrían llegar a nivel de implementación en empresas peruanas en los próximos años, especialmente en sectores que operan bajo reglamentaciones estrictas y necesitan gestionar grandes volúmenes de documentos.