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法律 AI 公司 LegalOn 通過在 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 之間按任務複雜度選型，把 Codex 的預估日成本降低約 65%，同時保持開發速度。此前開發者可無限使用 GPT-5.5 的 Fast 模式，公司隨後預設限制 Fast 模式，並按部門、小組和個人設定月度用量與預算上限。輕量任務交給 Luna 寫程式碼，Sol 負責常規設計、資料分析與文件，Astra 處理架構設計等複雜判斷；
Legora 正在用 OpenAI 模型、ChatGPT 和 Codex 建置面向法律工作的 agentic 作業系統。OpenAI 展示的用法包括加速法律工作流、擴充套件合同分析，並讓律師把精力放在更高價值的工作上。該方案把模型與工具接入法律業務流程，應用場景包括合同分析，並覆蓋日常法律工作流提效。OpenAI 以案例形式說明 Legora 如何將 ChatGPT 和 Codex 用於具體法律任務。
Legora 正在用 OpenAI 模型、ChatGPT 和 Codex 建置面向法律工作的 agentic 作業系統。OpenAI 展示的用法包括加速法律工作流、擴充套件合同分析，並讓律師把精力放在更高價值的工作上。該方案把模型與工具接入法律業務流程，應用場景包括合同分析，並覆蓋日常法律工作流提效。OpenAI 以案例形式說明 Legora 如何將 ChatGPT 和 Codex 用於具體法律任務。
智譜推出法律專用開源模型 GLM-Legal，在 Vals AI 法律測評中以 19.2% 的任務全通過率和 86.23% 的準確率拿下 Harvey LAB 與 LegalBench 雙榜開放權重模型第一。它基於 GLM-5.3-Flash 訓練，適配中文法律實務，能處理合同審查、證據梳理和東南亞跨境合規，官方演示中可給出終止條款修改方案與交接清單。目前開放律所、法律科技公司與法務團隊申請 Beta，並計劃將相關能力接入 AutoClaw。
AT&T 正與 OpenAI 合作，讓內部法務團隊 LegalEdge 更容易獲取法律知識，並重新設計法律需求的受理（intake）流程、把法律判斷規模化。官方未披露所用模型、部署規模與時間表，僅說明這是對法務工作方式的重思。
GLM-Legal 正式發布，基於 GLM-5.3-Flash 建置，官方稱其在主流法律基準上可對標前沿模型。該模型面向合同審查、證據分析、合規等真實法律工作流，技術部落格已同步上線。API 訪問需提交申請，另可通過 AutoClaw 先行試用。
ML4Good 與 EquiStamp 於 2026 年 9 月在英國東薩塞克斯舉辦了首屆歐洲前沿 AI 與法律研討會，為期五天，面向來自 12 個司法管轄區的 19 名資深法律、治理與風險專業人士。課程覆蓋從訓練、評估到 agent 與防護措施的前沿 AI 全流程，並對應採購、風險評估及供應商安全宣告失效等實際工作場景。參與者包括律所與內部律師、隱私合規人員、風險與金融顧問、法律學者及司法和公共部門代表。
Mistral AI 官方帳號宣布，Mistral Large 4 在 Harvey 的 Legal Agent Benchmark（LAB）中位列開源模型第一。該推文以「金球獎·法律組」的說法公布這一排名，LAB 是面向法律場景智慧體能力的評測基準。原文未給出具體分數、參評模型數量與評測細節。
基於 GLM-5.3-Flash 打造的法律智慧體模型 GLM-Legal 公布評測結果：在覆蓋 24 個執業領域的 Harvey LAB 真實律所工作流嚴格全通過評分下取得 19.2%，比基座模型提升 12.5 個百分點，並在 LegalBench 與中文 PLawBench 上以更小的引數規模追平頂級閉源前沿模型。訓練上採用中期訓練加高效後訓練，讓 Harness 與模型協同迭代，並把生產端反饋轉化為訓練訊號。
Anthropic 的 Claude 官方帳號宣布為法律工作推出 Artifacts，並附上 claude.com 上題為 Introducing artifacts for legal work 的介紹文章。該公告僅有標題與連結，未披露具體功能形態、可用範圍、上線時間與是否面向全部訂閱方案，細節需檢視原文。
Anthropic 上線面向法律工作的即用型 artifacts，並在法律畫廊中提供六類别範本。包括引用核查、跨州與跨國法規對比矩陣、案件看板、合同條款偏離看板、法規時間線和合同條款表格化審閱，每項自帶範例，輸出附來源連結。團隊可接入自有 playbook 與資料來源，並與同事、客戶共享，共享設定支援團隊間倫理隔離。
面向律所的法律研究平台 CaseCite 以原始碼可用方式發布，採用 Elastic License 2.0，可用 Docker Compose 自託管。它把研究問答、合同審閱與紅線對比、長文起草、法官分析等八項工具放在同一個文件庫上，文件、向量索引與聊天記錄都存在自有伺服器；
美國眾議院監督與政府改革委員會主席 James Comer 致信德拉瓦州州長 Matt Meyer，要求提供該州設立「人工智慧公司（AIC）」這一新公司形式的檔案。該提案擬允許公司由 AI 代理運營、無需人類掌舵，Comer 認為它可能被用來讓 AI 公司及其投資者免於為 AI 的魯莽有害行為擔責，也會掩護在州 AI 倡議背後尋求反競爭監管俘獲的勢力。
美國北卡羅萊納州 54 歲的 Michael Smith 用 AI 生成歌曲並配合上萬機器人刷量，從音樂流媒體平台竊取數百萬美元，被判 18 個月監禁。美國司法部稱，他是首位因 AI 輔助流媒體欺詐被刑事起訴的美國人。該騙局在 2024 年首次被起訴前已執行七年未被發現，Smith 已認罪。
律所 Sullivan & Cromwell 與 OpenAI 合作開發了合同審查工具 Agreement Analyzer，可對照律所先例與談判 playbook 審查合同草案，輸出備忘錄與修訂建議。該工具由合夥人 John Savva 最初用 Codex 做成單使用者概念驗證，後與 OpenAI 合作提升輸出品質、引入並行處理並支援多名律師同時使用。
Google DeepMind 宣布 SynthID Detector 現已向所有人開放，可用來判斷網上內容是否由 AI 生成。該工具除 Google AI 外，還支援檢測 OpenAI、NVIDIA、Kakao 等行業夥伴工具生成的內容，Apple 即將加入。使用者可通過 synthid.com 試用。
賓夕法尼亞州州長 Josh Shapiro 於週四簽署《人工智慧欺騙性廣告法》，要求任何「經人工智慧顯著修改或生成」的廣告——無論是靜態圖片、影片、音訊還是文字——都以與廣告本身相同的格式加註標籤。該法既適用於大型企業的電視廣告，也適用於餐廳的促銷傳單。賓州是最早要求披露 AI 內容的州之一。
USA Today 及其旗下多家地方報紙起訴 OpenAI，指控其未經授權複製數十萬篇文章用於訓練 AI 模型，索賠超過 2.5 億美元，並稱這對其媒體造成了真實且持續的損害。這是針對 OpenAI 一連串版權訴訟中的最新一起，此前紐約時報、The Intercept、Ziff Davis、CBC/Radio-Canada 等均已提訴。
Anthropic 起草了一份 AI 安全法案並推動國會採納：模型若帶來可預見且迫近的風險，如導致 50 人以上死亡或 10 億美元以上財產損失，其發布可被叫停。風險須源自製造生物武器、模型繞過開發者控制或網路攻擊。評估交由在美國商務部登記的獨立評估者，實驗室可為其付費但不得與結果掛鉤；認定風險後須 72 小時內上報商務部，再由商務部向華盛頓特區法官申請阻止發布，聯邦機構不得自行下架模型。這與加州已生效的 SB 53 門檻相近。
Surge AI 發布 DAYJOB: Tax，用 50 個專業稅務任務評測 AI agent，Claude Sonnet 5.5 以 10.8% 的 pass@1 通過率排在第一，Claude Fable 5.1 與 Claude Opus 5.5 分別為 9.6% 和 9.2%。任務覆蓋個人與家庭、小企業、合夥、房產投資、信託遺產、國際稅務等八個領域，通過標準是至少滿足 95% 的評分細則。
Anthropic 提出一項 AI 安全法案提案，只有當 AI 模型造成 50 人死亡或 10 億美元損失時才會觸發。提案若落地，美國商務部將實質上成為唯一有能力叫停 AI 模型的機構。Tom's Hardware 於 10 月 18 日報導此事，Hacker News 上的討論已獲 74 分、71 條評論。按該門檻，未達到這一損害規模前，模型不受該法案約束。
加州民主黨參議員 Adam Schiff 在 Decoder 播客中稱，白宮讓多家 AI 公司簽署的自願安全承諾遠遠不夠，他支援設立新的專門機構來監管 AI。他提到，這些公司私下都公開呼籲監管，只是在總統面前不願得罪人；最高法院推翻 Chevron 先例後，法院取代機構專家解釋模糊法律，新規很容易立刻陷入訴訟。
微軟總裁 Brad Smith 在 BBC 播客上呼籲儘快制定全球 AI 安全規則，並稱英國比美國和歐盟更適合主導這件事。他希望落地的規則包括：系統被失控 AI agent 攻破須依法通報、AI 產品發布前需經外部評估者批准，以及可暫停或減速的 kill switch。他批評上月白宮與 OpenAI、Anthropic、Nvidia 等簽署的自願性檔案只能約束負責任的公司。
Meta 調整了面向商業帳戶的服務條款，刪去看似允許其用新聞網站內容訓練 AI 的表述，但法律專家認為這未能解決核心問題。新條款將於 10 月 30 日生效，原文曾寫明 Meta「可能使用任何……」。康奈爾法學院數字與資訊法教授 James Grimmelmann 指出，改動沒有限制「與你的產品或服務相關聯」這一措辭，Meta 仍可抓取整個站點。
阿波羅全球管理首席經濟學家 Torsten Slok 稱，AI 對科技行業以外的美國大企業帶來「零財務回報」。他考察剔除 Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、Nvidia、Tesla 後的標普 493 成分股，發現其利潤率與人均營收基本持平，沒有證據顯示 AI 提升了生產率。Slok 認為企業很難把日益廉價的智慧轉化為更高的營收與利潤率，因為商業中的智慧更多是判斷力；近期多項研究也未發現 AI 帶來顯著生產力增益。