Legal Index
Assesses model performance across the legal domain. Capabilities evaluated include domain-specific knowledge (contract law, tort law, constitutional law), legal research and drafting, litigation support, compliance review, and more.
Repräsentative Workflows ansehenThe Artificial Analysis Legal Index combines performance across benchmarks chosen for legal practice. We map common tasks from O*NET occupational classifications, then select benchmarks that represent this real-world work. Weights are derived from how often capabilities appear across those tasks.
This composite metric provides a single score for tracking model performance across legal tasks. Alle zugrunde liegenden Benchmarks werden unabhängig von Artificial Analysis durchgeführt. Wie die Evaluierungen ablaufen, erläutert unsere Methodik für das Intelligenz-Benchmarking.
| Fähigkeit | Gewichtung | Evaluierungen |
|---|---|---|
| Legal Knowledge | 35 % | AA-Omniscience Law Accuracy |
| Agentic Knowledge Work | 25 % | GDPval-AA v2 und AA-Briefcase |
| Reasoning | 15 % | HLE |
| Long-Context | 10 % | LCR und GDP.pdf |
| Non-Hallucination | 10 % | AA-Omniscience Law Non-Hallucination |
| Agentic Tool Use | 5 % | AutomationBench-AA Support & Operations |
AA-Omniscience: Knowledge and Hallucination BenchmarkGDPval-AA v2 LeaderboardAA-Briefcase: Agentic Knowledge Work Benchmark
Humanity's Last Exam Benchmark LeaderboardArtificial Analysis Long Context Reasoning Benchmark Leaderboard
GDP.pdf Benchmark Leaderboard
AutomationBench-AA: Agentic SaaS Workflow BenchmarkPunktzahl
Artificial Analysis Legal Index
Artificial Analysis Legal Index: Aufschlüsselung der Fähigkeiten
Aufschlüsselung der Fähigkeiten
Artificial Analysis Legal Index: Legal Knowledge
Repräsentative Workflows
Praxisnahe Workflows, die besonders die von Legal Index am stärksten gewichteten Fähigkeiten prüfen.
Beispiel: Determine whether a non-compete is enforceable under controlling state precedent by gathering the relevant case law, applying each holding to the employee's facts, distinguishing unfavorable rulings, and synthesizing the analysis into a report.
Beispiel: Reconcile US and EU indemnity language in a cross-border M&A share purchase agreement 48 hours before signing to flag irreconcilable conflicts, propose drafting that satisfies both regimes where possible, and deliver a partner-ready redline.
Beispiel: Advise a startup shipping a feature that may trigger unsettled state privacy rules such as the CCPA to ask the clarifying questions, lay out the trade-offs by jurisdiction, surface open legal risks, and recommend a defensible launch posture.
Beispiel: Work a 200,000-document e-discovery production delivered ten days before trial to prioritise responsive material, flag likely privilege issues for attorney review, and draft a deposition outline tied to the strongest exhibits.
Beispiel: Rewrite internal policy for a new financial regulation taking effect in 90 days that clashes with procedures in three business units to produce a unified replacement policy, an implementation plan with named owners, and a training brief grounded in the statute and existing policy library.
Beispiel: Consolidate 40 active litigation matters tracked across three incompatible case-management systems to produce one unified docket, surface conflicting court deadlines, and propose a single workflow going forward.
Kosten
Artificial Analysis Legal Index: Kosten pro Aufgabe
Artificial Analysis Legal Index vs. Kosten pro Aufgabe
Geschwindigkeit
Artificial Analysis Legal Index: Zeit pro Aufgabe
Ausgabe-Token
Artificial Analysis Legal Index: Ausgabe-Token pro Aufgabe
Veröffentlichungsdatum
Artificial Analysis Legal Index vs. Veröffentlichungsdatum
Häufig gestellte Fragen
Laut dem Artificial Analysis Legal Index sind Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort, Default Fallback) (61), Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Default Fallback) (61) und GPT-6 Astra (max) (59) derzeit die leistungsstärksten KI-Modelle für juristische Aufgaben. Die Rangliste wird bei der Veröffentlichung neuer Modelle aktualisiert.
Ja. Der Legal Index von Artificial Analysis ist ein unabhängiger Benchmark für die Leistung von KI-Modellen bei juristischen Aufgaben. Er misst Rechtswissen, agentische Wissensarbeit, Schlussfolgern, die Analyse langer Dokumente, Halluzinationsfreiheit und agentische Tool-Nutzung.
Der Legal Index ist ein zusammengesetzter Benchmark von Artificial Analysis, der die Modellleistung im Rechtsbereich bewertet. Geprüft werden unter anderem Fachwissen zu Vertragsrecht, Deliktsrecht und Verfassungsrecht, Rechtsrecherche und -redaktion, Unterstützung bei Rechtsstreitigkeiten sowie Compliance-Prüfung.
Der Legal Index wird als gewichteter Durchschnitt seiner Teilpunktzahlen berechnet. Die Teilpunktzahlen und ihre Gewichtungen sind: Legal Knowledge (35 %), Agentic Knowledge Work (25 %), Reasoning (15 %), Long-Context (10 %), Non-Hallucination (10 %) und Agentic Tool Use (5 %).
Der Legal Index enthält AA-Omniscience Law Accuracy, GDPval-AA v2, AA-Briefcase, HLE, LCR, GDP.pdf, AA-Omniscience Law Non-Hallucination und AutomationBench-AA Support & Operations.
Claude Fable 5.1 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort, Default Fallback) erzielt derzeit mit 61 die höchste Punktzahl im Legal Index unter den Modellen mit veröffentlichten Ergebnissen. Modell ansehen
Eine höhere Punktzahl im Legal Index steht für eine insgesamt stärkere Leistung in den Benchmarks des Index. Für einen bestimmten Anwendungsfall können einzelne Benchmark-Ergebnisse aussagekräftiger sein als die zusammengesetzte Punktzahl.