在全面接入深度思考模型后，甄零一诺AI旗舰版将在复杂推理任务上实现质的飞跃。深度思考大模型是专为复杂推理任务量身打造的，它借助大规模强化学习以及冷启动技术，无需依赖大量监督微调，就能达到与 OpenAI o1 系列相当的推理水平。在 MATH-500 测试中，R1 模型的得分高达 97.3%，超越了 o1-1217（96.8%），在FRAMES长上下文基准测试中则获得了82.5%的准确率，证明其可处理合同文本的长程依赖关系，识别跨条款风险。凭借这种卓越的推理能力，AI 在处理合同领域的诸多复杂任务时，例如合同审查、条款修订、合同辅助起草等，将变得更加高效且精准。

OC AI旗舰版现有AI功能焕新升级

1丶复杂合同信息提取能力优化

       广受客户欢迎的要素提取功能中，有一类复杂提取的场景，典型例子就是租赁合同的租赁条款。租赁条款中的租金支付，涉及到定金、首付款日期和后续周期性付款日期，可能与租赁期的起止时间、开票时间、免租期等租赁条款约定有关，需要充分理解上下文才能处理得比较好，这就对大模型的能力提出很高的要求。引入深度思考大模型后，一些长距离联想才能组合在一起的信息可以被大模型充分地注意到，还可以注意到更多的相关条款语义，最终一次性准确提取。准确率可提高3-8%，维护成本降低20%。

2丶合同摘要能力优化

       在合同摘要中，会涉及到对合同的服务交付方式，违约责任等要点的摘要。交付方式会涉及到合同中多个位置的文本信息，如交付内容/时间，验收标准，验收不通过的处理办法等，而往往不同的交付时间又和不同的付款里程碑关联，验收不通过又可能和违约情形相关联，其上下文语义逻辑复杂，表述多样，具有长程相关性，因此对大模型的理解能力，逻辑推断能力都提出了高要求。在引入深度思考大模型后，多种耦合的信息可以被更好的归纳和总结，摘要的完整性，准确性和可读性都得到了大幅提升。

3丶协同评论总结能力优化

       在合同的磋商过程中，参与者会对合同进行正文的引用和评论，而评论之间又有父子引用继承关系，根评论和一系列子评论会构成一颗评论引用树结构，并且树与树之间可能会针对同一段文本进行讨论，但却有前后的时间关系和逻辑关联，因此评论的总结对大模型的上下文理解能力提出了很高要求，此外，针对修改前后文本的评论也会干扰大模型的判断，如果大模型处理不得当，会导致无关的评论总结揉在一起，提高了人工阅读的成本。深度思考大模型能够更加有效的辨识评论树及和关联评论树之间的逻辑关系，并结合合同文本，提供更清晰、更易读、更凝练的评论总结，使用户更快速的掌握合同磋商的各方意见。