把它当成一位不知疲倦的初级法律助理：通义法睿能力全景拆解

半夜十一点，房东发来消息说押金不退了，理由写在三条语音里。大多数人此刻的选择只有两个：要么认栽，要么开始在网上漫无目的地搜「租赁纠纷 押金」。2023 年之后，其实出现了第三条路——先把案情讲给一个受过法律行业数据专门训练的大模型听。通义法睿就是这条路上最有代表性的国产产品之一，本篇不谈概念，只拆它到底会做什么、做到什么程度、以及哪些地方你不能信。

通用大模型答法律问题最大的死穴是「一本正经地编法条」——法条会修订、司法解释会更新，而模型参数里的知识停在训练截止日。通义法睿的做法是把「生成」和「检索」分开：RAG 检索增强让它在回答前先去法律法规库和裁判文书库里查证，再把查到的内容组织成答案；法律 Agent 负责理解用户意图并拆解任务；司法专属小模型则在特定司法场景里做更精细的处理。

对使用者来说更重要的是它的两层产品形态。第一层是大模型本体：以 farui-plus 等模型名通过阿里云百炼平台的 HTTP 接口或 SDK 调用，适合开发者把法律能力嵌进自己的系统。第二层是应用 API：在大模型之上额外封装了 RAG 与 Agent 能力，官方文档明确提示，法律咨询、合同审查这类需求优先选应用 API，效果更好。踩坑点在这里：不少开发者直接裸调基座模型问「欠我一万块怎么起诉」，拿到一份看似完整的起诉状就上线，结果引用的是失效条文——该挂检索的场景没挂检索，是接入阶段最常见的事故。

这张表的潜台词是：法睿把「信息获取与初稿生产」的成本压到接近零，但把「最终判断」留给了人。越往表格上方，AI 替代率越高；越往下，人的权重越大。

网页端入口挂在通义官网之下，部分能力可直接在线试用，具体免费额度与套餐以官网当日公示为准。开发者侧采用按量后付费：据开发者社区披露的计费口径，合同审查约 4 元/页（每页按 1000 字左右折算）、法律咨询约 0.7 元/次，未实际调用不产生费用——准确单价请以阿里云百炼计费文档为准。一个容易忽略的细节：大模型本体与应用 API 是分别计价的，选错形态不仅贵，效果还打折。

讨论盒：AI 法律建议的边界在哪里

• 官方自己先泼了冷水：法睿官网页脚明示「服务生成的所有内容均由人工智能模型生成，其生成内容的准确性和完整性无法保证」。这句话不是客套，而是产品定位的一部分。
• 评测成绩要看两面：CAIL2024 大赛中法睿获多人多罪判决预测赛道第一名、裁判文书事实生成赛道第二名，说明受控任务上能力过硬；但真实案件的变量远多于评测集，成绩不能线性外推。
• 行业连尺子都还在造：2023 年 8 月法睿团队联合智慧司法技术总师系统、浙江大学、上海交通大学等发布了行业首个《法律大模型评估指标和测评方法（征求意见稿）》——头部玩家亲自下场定标准，恰恰说明「多准才算准」尚无共识。
• 给普通人的三条底线：把输出当线索不当结论；标的额大、周期长的决策一定找执业律师复核；涉密、涉外、刑事辩护场景谨慎使用云端服务。