For 律师:几款海外AI工具横向对比

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本文主要针对律师群体使用 Claude、ChatGPT、Gemini、Cursor进行对比。

01 大模型：它们的"大脑"各有什么特点

不管你用的是哪个工具，背后真正干活的都是大模型。可以把大模型理解成工具的"大脑"，客户端只是它的"外壳"。同样一个外壳，装了不同的大脑，表现就完全不一样。

目前四家的最新大模型：

排名不分先后，不同评测机构给出的评测也不同。以下更多是个人使用感受，非专业测评结果。

Anthropic — Claude Opus 4.7

Claude个人目前主要使用的模型，在法律文书写作方面，输出的文本结构严谨、废话少、论证逻辑清晰。处理长文档的能力也很强，上下文窗口最大支持100万token（大约相当于一本70万字的书）。

OpenAI — GPT-5.5

ChatGPT背后的模型，综合能力很强，覆盖面广，几乎什么都能做。在法律写作的精准度上不如Claude，但胜在通用性，而且迭代速度快。

Google — Gemini 3.1 Pro

Google家的最新模型，最大的特点是上下文窗口巨大，支持超过100万token。另一个独特优势是能接入Google搜索，生成回答时可以引用实时的网络信息。

Cursor — 没有自己的大模型

Cursor跟前面三家有一个本质区别：它不做大模型，它是一个客户端工具，可以接入Claude、GPT等不同的大模型。你可以理解成前面三家既造大脑也造外壳，Cursor只造外壳，大脑是从别人那里借的。这也意味着Cursor的表现取决于你选用的模型。

02 客户端：各家的外壳

Claude（claude.ai）

有一个对律师特别实用的功能cowork——你可以建一个项目，绑定本地项目文件夹，设定好自定义指令，以后每次在这个项目里对话，AI都会自动分析项目文件夹里材料，并且会存储这个项目的专有记忆。这个项目可以是某一个案件、也可以是一个知识库。当然，Claude也有常见的chat，可以就单个问题进行对话。

ChatGPT（chatgpt.com）

功能最多、生态最大。除了对话之外，还有GPT Store（各种第三方插件）、Deep Research（深度研究，帮你自动搜索和整理某个专题的资料）、图片生成、语音对话等。它像一个什么都能干的万能工具箱。适合课题研究，它会自动去搜索、阅读、整理，最后给你一份带引用的研究报告。

Gemini（gemini.google.com）

最大的特色是和Google全家桶打通。如果你日常用Gmail、Google Docs、Google Drive，Gemini可以直接读取和操作这些工具里的内容。

Cursor（cursor.com）

Cursor的定位跟前面三个不一样——它本质上是一个代码编辑器，主要面向程序员。但它也能处理文件。它最大的特点是可以自由切换大模型。

03 重点对比：知识库和案件分析能力

对律师来说，最实用的场景往往不是临时问AI一个问题，而是把一整套案件材料丢给它，让它持续地帮你分析、整理、回答。这就涉及到各家的"知识库"能力——也就是AI能不能记住你给它的材料，并且在后续对话中持续参考。

这一块各家差异很大。

Claude：Projects + Cowork

Claude在这方面做得最深。

Projects是一个持久化的工作空间。你可以把一个案子文件夹与一个Projects绑定，然后设定自定义指令（比如"你是一个专注于建设工程纠纷的助手，回答时优先引用我上传的材料"）。之后每次在这个Project里开新的对话，AI都会自动参考这些材料。比如你可以让它"把这个文件夹里所有的合同按照签约日期整理成一张表"，或者"根据庭审笔录，写一份代理词"——它会自己读取文件、逐个分析、输出结果。更关键的是，Cowork的Project有记忆功能，它会记住之前做过的任务和得出的结论，下次再处理同一个案子的材料时不需要你重新交代背景。

ChatGPT：Custom GPTs + Projects

ChatGPT的知识库能力主要通过Custom GPTs实现。你可以创建一个自定义的GPT，上传最多20个文件（每个最大512MB），设定角色指令，它就变成了一个针对特定领域的专属助手。比如你可以做一个"建设工程纠纷助手"，把常用的司法解释、地方指导意见、典型案例都传进去。

ChatGPT也有Projects功能，可以把相关的对话归类到一起，方便管理。但跟Claude的Projects比，它在文件管理和持续引用上没有那么深度。

ChatGPT的独特优势是Deep Research——给它一个课题，它会自动联网搜索、阅读多个来源、整理出一份带引用的研究报告。这对前期的案件研究、法律检索比较有用。

Gemini：Gems + NotebookLM

Gemini在知识库方面有一个独特的组合：Gems + NotebookLM。

Gems是自定义的Gemini版本，类似ChatGPT的Custom GPTs，你可以给它设定角色、指令和参考材料。

但真正有意思的是NotebookLM。这是Google的一个独立产品，你可以往里面放入大量的文档（最多300个来源），它会基于这些文档建立一个知识库。关键是：NotebookLM可以直接作为Gemini对话的知识来源接入。也就是说，你在NotebookLM里整理好一个案子的所有材料，然后在Gemini对话时直接调用这个知识库，Gemini就能一边参考你的材料、一边结合Google搜索来回答问题。

而且NotebookLM会自动同步——你往里面加了新文件，Gemini下次对话时自动就能引用到。

Cursor：基于文件夹的上下文

Cursor可以把本地文件夹加入到对话上下文中，但它没有专门为知识管理设计的功能。它的优势在于可以直接操作本地文件，但整体的知识库管理体验不如前面三家。

简单总结这部分：

04 扩展能力：能不能接外部工具

除了各家自带的功能之外，还有一个越来越重要的维度：能不能让AI连接外部工具和数据源。这就涉及到一个叫MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的开放标准——你可以把它理解成AI工具的"USB接口"，有了它，AI就能插上各种外部工具，比如连接你的数据库、日历、文件管理系统等。

Claude

Claude在这方面最领先——MCP本身就是Anthropic提出并推动的协议（现已交给Linux基金会管理）。除了MCP之外，Claude还有一个独特的Skills功能，你可以把特定的工作流程、操作步骤写成"技能"，AI会按照这个技能来执行任务。相当于你不仅能给AI接外部工具，还能教它怎么干活。

ChatGPT

ChatGPT支持MCP，但需要在设置里手动开启Developer Mode（测试版），而且仅限付费用户（Plus及以上）。开启后可以填入MCP服务器地址来连接外部工具。除此之外，ChatGPT的主要扩展方式是GPT Store——里面有大量现成的第三方工具可以直接用，不需要自己配置。类似Claude Skills的功能据报道还在内测，尚未正式上线。

Gemini

Gemini的MCP支持目前只在API和Google Cloud的Vertex AI层面，也就是说只有开发者能用。普通用户在gemini.google.com上没法自己配置MCP连接外部工具。不过Gemini本身已经内置了Google全家桶的整合（Gmail、Drive、Calendar等），这些不需要用户自己配置，开箱即用。

Cursor

Cursor对MCP的支持比较完善，可以在项目级别配置MCP服务器，而且所有付费版本（包括免费版）都支持。但因为Cursor本身偏代码编辑器，配置MCP需要手动编辑配置文件，对非技术用户不太友好。

简单总结这部分：

05 价格与用量限制

几家的基础付费版价格几乎一样，都是20美元左右一个月。但用量限制差别很大，这才是真正影响体验的地方。

几个值得注意的点：

◾ Gemini的免费版最能用，基础功能相对完整，适合先体验再决定要不要付费。

◾ Claude和ChatGPT的免费版限制都比较多，认真用的话基本需要付费。

◾ ChatGPT的静默降级机制要特别注意——你可能以为AI在用最强的模型回答你，其实它已经偷偷切成了弱模型。如果你发现ChatGPT某个时间段突然回答质量下降，大概率是碰到了限额。

06 一张图看清楚

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