Thomson Reuters ha comenzado a trasladar algunas de sus cargas de trabajo de IA jurídica desde Claude de Anthropic a Thomson-1, un modelo interno construido con tecnología de código abierto china. Se espera que el cambio reduzca los costos, aunque también plantea preguntas sobre la seguridad y la gobernanza de los sistemas de IA chinos en una industria que aún está evolucionando.

Según Business Insider, Thomson-1 se encargará de las tareas de revisión documental que antes realizaba Claude. Es poco probable que los profesionales jurídicos, contadores y empresas que usan CoCounsel y productos similares noten cambios importantes en el uso diario. CoCounsel se incorporó al portafolio de Thomson Reuters a través de su adquisición por 650 millones de dólares de la startup de IA legal Casetext en 2023. El desarrollo más relevante es que la compañía detrás del servicio de investigación jurídica Westlaw —un referente de la práctica legal occidental— está confiando en un modelo chino que ha sido modificado de forma extensa de manera interna.

Más barato que Claude, por diseño

El costo fue un factor importante en la decisión. Joel Hron, CTO de Thomson Reuters, dijo a Business Insider que los altos precios cobrados por laboratorios como Anthropic y OpenAI impulsaron a la empresa a desarrollar su propio modelo. Al construir su propio sistema, Thomson Reuters puede usar su propiedad intelectual en lugar de seguir pagando tarifas de servicios de terceros.

Hron dijo que Thomson-1 no reemplazará por completo a Anthropic. Thomson Reuters amplió su asociación con Anthropic en mayo, y CoCounsel sigue dependiendo en gran medida de Claude. En cambio, la empresa planea avanzar gradualmente y usar Thomson-1 solo cuando eso beneficie su propia experiencia. Por ahora, el sistema está pensado para “high-volume, structured document review”.

Qué significa realmente “realigning” Qwen

Thomson-1 se basa en Snowdon, creado mediante el proceso de “realigning” de un modelo Qwen de código abierto de Alibaba. A diferencia de Claude, al que se accede como un sistema cerrado a través de Anthropic, los pesos abiertos de Qwen pueden descargarse y modificarse.

Un equipo de Thomson Reuters e Imperial College London pasó meses adaptando Qwen a Snowdon, que Hron describió como “ethically and politically de-biased and safe to use”. Cryptopolitan ya había informado anteriormente que las empresas occidentales están adaptando cada vez más modelos extranjeros de pesos abiertos para obtener más control sobre sus pilas de IA. Hron también restó importancia a la dependencia del modelo de Alibaba y dijo: “there’s nothing that necessarily ties us to Qwen”.

Thomson Reuters afirma que Thomson-1 compite con Claude Opus 4.8 y supera a GPT-5.5, Claude Sonnet 5 y Gemini 3.1 Pro en su conjunto más amplio de evaluaciones. Los resultados siguen siendo reportados por la empresa, y la evaluación académica independiente continúa en curso. Sus puntuaciones publicadas muestran un panorama mixto en lugar de un dominio claro.

Preocupaciones sobre el uso de modelos chinos de código abierto

El ahorro viene con carga política. Anthropic ha acusado a laboratorios chinos de “distilling” de forma ilícita los resultados de sus modelos y ha presionado a Washington para imponer restricciones. El senador Tom Cotton también ha expresado preocupaciones de seguridad sobre el uso de modelos chinos de código abierto por parte de empresas estadounidenses.

Los investigadores de Stanford ven un problema distinto. James Landay, de HAI, sostuvo que descargar los pesos del modelo no hace que un sistema sea totalmente auditable, porque los usuarios todavía no pueden ver sus datos de entrenamiento ni comprender todos sus comportamientos. A eso lo llama “open distribution” en lugar de open source. Eso dificulta que los clientes verifiquen de forma independiente las afirmaciones sobre la eliminación de sesgos.

Una brecha medida en meses

Las empresas están dispuestas a considerar el intercambio porque los modelos chinos han avanzado con rapidez. El AI Index 2026 de Stanford señaló que la brecha de rendimiento entre Estados Unidos y China se había “effectively closed”. En la clasificación Text de Arena al 21 de agosto de 2026, el modelo líder de Estados Unidos obtuvo 1,508 frente a 1,489 del principal modelo chino, una brecha de apenas 1.3%. Alibaba’s Qwen3.8-Max obtuvo 1,481. Cuando la capacidad difiere solo por unos pocos puntos y los costos siguen muy alejados, la revisión documental se convierte en un terreno de prueba obvio para alternativas más baratas.

No se limite a leer noticias sobre cripto. Entiéndalas. Suscríbase a nuestro boletín. Es gratis .