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领域专业 领域-法律 未饱和 模态 · 文本 任务 · 选择 / 判断

LawBench

覆盖中国法律体系 20 项任务的大语言模型法律能力基准

Nanjing University ·

考察能力

法律知识 法条检索 案例分析 法律推理

构建信息

数据规模
20 tasks, 500+ examples per task
评测方式
标准评测 + 专家评审
核心指标
Task-specific (Accuracy, F1, ROUGE)

模型效果排行

🥇 GPT-4o
61.2% avg
🥈 ChatGLM-4
55.8% avg

为什么重要

LawBench 是首个系统性覆盖中国法律体系的 LLM 评测基准。20 项任务按认知能力分为三层:法律知识记忆(法条问答、术语解释)、法律信息理解(要素提取、案例分类)、法律推理应用(量刑预测、裁判文书生成)。

构建方式

数据来源包括中国法律考试题库、裁判文书网、法律法规库。20 项任务覆盖知识记忆、理解应用和复杂推理三个层次。专家标注并审核。

任务示例

  • 法律知识:根据刑法第 264 条,盗窃罪的量刑标准是什么
  • 案例分析:给定案情描述,判断应适用的罪名和法条
  • 裁判生成:基于事实和法条生成裁判要旨

关键发现

  • 所有模型在法律推理任务上的表现都远弱于知识记忆
  • 量刑预测是最难的任务——需要综合多种因素
  • 通用模型 vs 法律领域模型的差距在复杂任务上更明显

关联基准

LegalBench(美国法律)、C-Eval(中文综合)、SuperCLUE(中文综合)

不足与展望

法律领域更新快,基准可能滞后于最新法律修订。缺少多轮法律对话评测。

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