Thomson Reuters hat rund 40 Millionen US-Dollar in ein eigenes Sprachmodell investiert. Es soll Aufgaben übernehmen, die bisher Claude von Anthropic erledigte. Die Basis stammt von Alibaba aus China und heisst Qwen.

Das Modell heisst «Thomson-1» und prüft zunächst grosse Dokumentenmengen. Der Konzern will Kosten senken und die Kontrolle über seine Daten behalten. Das wirft Fragen auf, die auch Schweizer Anwaltskanzleien und Banken betreffen. Soll man KI mieten oder besitzen?

Thomson-1 übernimmt Aufgaben, die bisher Claude erledigte

Laut Business Insider führt Thomson-1 Verfahren zur Dokumentenprüfung fort, die zuvor Claude ausführte. Sie laufen in CoCounsel, der KI-Plattform von Thomson Reuters für Rechtsberufe. Nutzer dürften kaum Änderungen im Arbeitsablauf bemerken. Das Modell prüft dort bis zu 10 000 Dokumente und beantwortet bis zu 100 Fragen dazu.

Der Ersatz bleibt begrenzt. CoCounsel setzt weiterhin überwiegend auf Claude. Thomson Reuters hat die Partnerschaft mit Anthropic im Mai sogar ausgebaut. Kundendaten fliessen laut Konzern nicht ins Training.

Thomson Reuters will KI besitzen statt mieten

CTO Joel Hron nennt die Kosten als Hauptgrund. Jede Anfrage bei Anthropic oder OpenAI kostet Geld, und die Rechnung wächst mit der Nutzung. Hron vergleicht die Lage mit dem Wohnungsmarkt. Wer mietet, zieht sofort ein. Wer kauft, baut Vermögen auf und bestimmt selbst über das Haus.

Die Logik kennt jeder Anleger. Ein eigenes Modell verursacht hohe Fixkosten, senkt aber die Kosten pro Aufgabe. Es rechnet sich erst bei grossem Volumen. Das Geld floss vor allem in Personal und Rechenleistung über mehr als zwei Jahre. Die führenden KI-Labs investieren dagegen Milliarden.

Thomson Reuters vertraut auf ein chinesisches Basismodell

Thomson-1 beruht auf Qwen3.5-397B, einem offenen Modell von Alibaba. Ein Team von Thomson Reuters und dem Imperial College London passte die Basis monatelang an. Danach folgte das Vortraining mit Inhalten aus Westlaw, Practical Law und Checkpoint. Bisher flossen weniger als zehn Prozent der verfügbaren Inhalte ein.

Hron relativiert die Abhängigkeit. Der Konzern habe sich nicht zwingend auf Qwen festgelegt, sagt er. Das Signal bleibt trotzdem deutlich. Ein westliches Informationsunternehmen vertraut den Fähigkeiten eines chinesischen Modells.

Thomson-1 folgt Anweisungen besser als Opus 4.8, programmiert aber schwächer

Die Zahlen stammen vom Konzern selbst. Unabhängige Vergleiche laufen noch. Beim Stanford LegalBench erreicht Thomson-1 einen Wert von 0,823. Gemini 3.1 Pro (0,843) und GPT-5.5 (0,832) liegen davor. Beim Harvey Legal Agent Benchmark führt Claude Opus 4.8 mit 0,869 vor Thomson-1 mit 0,857. Bei der Befolgung von Anweisungen liegt Thomson-1 vorn. Beim Programmieren fällt es mit 0,399 klar hinter Opus 4.8 (0,598) zurück. Für die Dokumentenprüfung spielt das kaum eine Rolle.

Chinesische Modelle holen auf, doch Sicherheitsfragen bleiben offen

Laut dem AI Index 2026 der Stanford University hat sich die Lücke zu den US-Modellen praktisch geschlossen. Die Einsparungen bringen trotzdem politische Fragen mit sich. US-Senator Tom Cotton äusserte Sicherheitsbedenken gegen chinesische Open-Source-Modelle in amerikanischen Unternehmen.

Der Stanford-Forscher James Landay weist darauf hin, dass herunterladbare Gewichte ein System nicht überprüfbar machen. Die Trainingsdaten bleiben verborgen. Kunden können deshalb kaum prüfen, ob Verzerrungen tatsächlich entfernt wurden. Thomson Reuters hält sein angepasstes Modell für neutral und sicher.

Nur wenige Schweizer Unternehmen besitzen einen solchen Datenschatz

Thomson Reuters bringt Jahrzehnte an gepflegten Fachinhalten mit. Diesen Vorrat kann kaum ein Wettbewerber kopieren. Die 40 Millionen Dollar kaufen deshalb vor allem Zugang zu diesem Schatz.

Schweizer Anwaltskanzleien besitzen Wissen in Gutachten und Schriftsätzen. Das Anwaltsgeheimnis setzt der Nutzung enge Grenzen. Banken haben sensible Daten und einen starken Grund zur Eigenkontrolle. Ihr Bestand ist aber weniger einzigartig als eine juristische Fachdatenbank. Verlage lizenzieren ihre Archive womöglich besser an KI-Anbieter, als ein eigenes Modell zu betreiben.

Mieten bleibt für die meisten die vernünftige Wahl

Die Strategie taugt als Blaupause für Konzerne mit einem einzigartigen Datenschatz und hohem Volumen. Alle anderen fahren mit gemieteter KI günstiger. Sie sollten aber ihre Daten so ordnen, dass ein späterer Wechsel möglich ist.

Quellen

• Business Insider (24.08.2026), zusammengefasst bei The Next Web
• The Decoder (24.08.2026)
• Pressemitteilung von Thomson Reuters (24.08.2026)