Harvey Tenet : post-entraînement legal open-weight 2026 expliqué

Harvey a présenté Tenet, son premier modèle open-weight post-entraîné. La firme dit qu’il bat la base Kimi K3 sur son banc d’agents juridiques. Avant-première de recherche ; chiffres Harvey.

2026-08-21

Le 20 août 2026, la firme d’IA juridique Harvey a publié une avant-première de recherche. Pas un nouveau modèle général. C’est, dit-elle, son premier point de contrôle open-weight post-entraîné pour le travail juridique long. Le nom est Tenet.

La base est Kimi K3 de Moonshot. Le post-entraînement a été fait avec Fireworks. La page s’intitule Tenet Research Preview. Law.com a écrit le même jour. Les scores ci-dessous sont ceux de Harvey, pas une relance tierce.

Base Kimi K3RL asynchroneLAB auto-déclaré

Quels scores le texte imprime

≈2×

Achèvements LAB hold-out vs K3 (firme)

+20%

LAB Contracts vs K3

2 mo

Temps mur sur ~150 B300

Point	Formulation Harvey	Lecture
LAB hold-out	Achèvements presque doublés	Runs internes
LAB Contracts	~+20 %, tout-passé +2 pts	Pas encore de tableau public
Rang	1er Contracts, 2e LAB	Déclaré par la firme
Données clients	Absentes du post-entraînement	Dit dans l’annexe

Contre la base: Après données synthétiques, juridiques publiques et d’experts, les achèvements LAB hold-out ont presque doublé ; LAB Contracts environ +20 % ; tout-passé +9 et +2 points.
Transfert: Mercor APEX Agents (droit des sociétés) et Redline Bench de Crosby, absents de l’entraînement, battraient aussi K3. LegalBench, CUAD, MAUD restent proches de la base.
Coût: Le façonnage de récompense a poussé un usage d’outils plus court. La qualité monte, le coût reste à peu près plat, écrit Harvey. Les jetons open-weight sont moins chers. Pas de tarif en dollars.
Juge: Les rollouts sont notés par un LLM. Les ablations ont choisi Kimi 2.6.

Comment le post-entraînement était posé

1
Des environnements comme LAB
Chaque affaire est fermée : courte demande de associé, dossiers client, rubrique d’expert. Environ 50 critères binaires en moyenne ; un rollout peut dépasser 1 000 tours.
2
Écrire sur disque
L’agent cherche, lit, rédige dans un bac, puis écrit les livrables. La récompense mélange couverture de rubrique, terme holistique et bonus parfait.
3
GSPO + LoRA
LoRA rang 64 sur tout le réseau Kimi K3. Huit groupes de huit rollouts. Environ 1 750 environnements ; ~150 pas et plus de 10 000 rollouts par époque.
4
Boucle asynchrone
Fireworks a aligné les noyaux d’entraînement et d’inférence. Environ 150 NVIDIA B300 pendant environ deux mois.

Ce qui n’est pas encore public

Avant-première

Le texte veut passer de la recherche au produit et scaler le calcul. Pas de date de téléchargement des poids, pas de prix API externe.

Dérive de harnais

LAB a utilisé le hold-out officiel plus un outil finish de l’entraînement. APEX Agents a tourné dans un harnais interne, pas celui de Mercor.

Pas de tableau Contracts

LAB Contracts a 500 tâches ; le split rapporté est un hold-out de 50 couru par Harvey.

Limites

Aucun labo indépendant n’est cité pour reproduire Tenet sur un harnais commun. Pas d’URL d’hébergement des poids. Ensuite : plus de juridictions LAB et un passage au produit — sans date.

# Sources
# Harvey, 2026-08-20: Tenet Research Preview / Update on Harvey's Post-Training Effort
# Law.com, 2026-08-20: Harvey Introduces Tenet

Peut-on télécharger Tenet maintenant ?

Le texte cadre une avant-première et une direction open-weight. Pas de page ni de date. Ne pas traiter les poids comme publics.

Est-ce un nouveau préentraînement ?

Non. Post-entraînement de Kimi K3. Les autres capacités ont utilisé GLM-5.2 ou Qwen, pas le même point de contrôle.

Les rangs sont-ils une ligue publique ?

Pas tels quels. LAB est le banc ouvert de Harvey, mais le rang Contracts et certaines comparaisons sont internes. Le harnais APEX diffère de Mercor.