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HAQQ Labs

Justinian

Unsere souveräne Legal-AI-Engine

Leistung

Wie aktuelle KI-Modelle bei juristischen Recherchaufgaben abschneiden, dargestellt als Forschung zum Feld und nicht als Aussagen über Justinian. Die Zahlen stammen von der Benchmark-Seite von HAQQ Sovereign AI.

Benchmark-Ergebnisse Dritter, dargestellt als Forschung zum Feld. Sie sind keine Aussage über Justinian.

Zuverlässigkeit im Verhältnis zur Qualität pro Dollar

Jede nummerierte Markierung ist ein Modell, das auf dem Legal Research Bench bewertet wurde. Weiter rechts bedeutet einen höheren Näherungswert für die Zuverlässigkeit. Weiter oben bedeutet mehr Qualität pro Dollar, als Index. Die vertikale Achse endet bei 20 %.

Zuverlässigkeit im Verhältnis zur Qualität pro DollarJede nummerierte Markierung ist ein Modell, das auf dem Legal Research Bench bewertet wurde. Weiter rechts bedeutet einen höheren Näherungswert für die Zuverlässigkeit. Weiter oben bedeutet mehr Qualität pro Dollar, als Index. Die vertikale Achse endet bei 20 %.0%5%10%15%20%0%20%40%60%80%100%Zuverlässigkeits-Näherungswert (%)Index Qualität pro Dollar (%)Gemini 4 Argon1MiniMax-M32Grok 4.73Claude Sonnet 5.54GPT-6 Astra5GPT-6.1 Sol6Claude Opus 5.57Claude Fable 5.18
  1. 1Gemini 4 Argon85.0% / 1.2%
  2. 2MiniMax-M383.9% / 12.1%
  3. 3Grok 4.771.0% / 1.3%
  4. 4Claude Sonnet 5.553.0% / 0.4%
  5. 5GPT-6 Astra49.0% / 0.5%
  6. 6GPT-6.1 Sol46.0% / 1.6%
  7. 7Claude Opus 5.541.0% / 0.3%
  8. 8Claude Fable 5.127.4% / 0.3%

Nicht dargestellt, da keine Zuverlässigkeitsrate veröffentlicht wurde: MiMo V2.6 Flash, GLM 5.3 Flash, MiMo V2.6 Pro, DeepSeek V4.1 Flash, Muse Spark 1.3 Max

Qualität auf dem Legal Research Bench

Qualitätswert in Prozent, absteigend sortiert.

  1. Muse Spark 1.3 Max55.3%
  2. Claude Fable 5.155.3%
  3. Gemini 4 Argon54.8%
  4. Claude Opus 5.550.5%
  5. Claude Sonnet 5.548.1%
  6. MiMo V2.6 Pro47.1%
  7. Grok 4.747.1%
  8. GLM 5.3 Flash45.2%
  9. DeepSeek V4.1 Flash41.4%
  10. GPT-6 Astra39.4%
  11. GPT-6.1 Sol38.5%
  12. MiMo V2.6 Flash38.0%
  13. MiniMax-M329.8%

Kosten pro Aufgabe

Kosten in US-Dollar für eine Aufgabe, aufsteigend sortiert.

  1. MiMo V2.6 Flash$0.07
  2. GLM 5.3 Flash$0.12
  3. MiMo V2.6 Pro$0.18
  4. DeepSeek V4.1 Flash$0.25
  5. MiniMax-M3$0.34
  6. Muse Spark 1.3 Max$0.59
  7. GPT-6.1 Sol$3.38
  8. Grok 4.7$4.92
  9. Gemini 4 Argon$6.45
  10. GPT-6 Astra$10.58
  11. Claude Sonnet 5.5$14.83
  12. Claude Fable 5.1$23.06
  13. Claude Opus 5.5$25.16
Daten als Tabelle anzeigen
ModellQualitätKosten pro AufgabeQualität pro $Index Qualität pro $Zuverlässigkeits-Näherungswert
MiMo V2.6 Flash38.0%$0.07542.674.6%Nicht veröffentlicht
GLM 5.3 Flash45.2%$0.12376.651.8%Nicht veröffentlicht
MiMo V2.6 Pro47.1%$0.18261.836.0%Nicht veröffentlicht
DeepSeek V4.1 Flash41.4%$0.25165.422.7%Nicht veröffentlicht
Muse Spark 1.3 Max55.3%$0.5993.712.9%Nicht veröffentlicht
MiniMax-M329.8%$0.3487.712.1%83.9%
GPT-6.1 Sol38.5%$3.3811.41.6%46.0%
Grok 4.747.1%$4.929.61.3%71.0%
Gemini 4 Argon54.8%$6.458.51.2%85.0%
GPT-6 Astra39.4%$10.583.70.5%49.0%
Claude Sonnet 5.548.1%$14.833.20.4%53.0%
Claude Fable 5.155.3%$23.062.40.3%27.4%
Claude Opus 5.550.5%$25.162.00.3%41.0%

Quelle: sovereign.haqq.ai/benchmark, abgerufen am 16. Oktober 2026.

Qualität und Kosten pro Aufgabe stammen vom Legal Research Bench von Vals.ai. Der Zuverlässigkeits-Näherungswert ist 100 minus eine Halluzinationsrate von Artificial Analysis, ein allgemeiner Näherungswert und kein Maß für juristische Zuverlässigkeit. Der Index Qualität pro Dollar ist eine relative Skala der Quellseite, kein Qualitätswert.

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Makroarchitektur

Justinian ist ein System rund um Frontier-Modelle, kein einzelnes Modell. So greifen seine Teile ineinander.

Justinian® versteht Ihre Rechtsfrage, bestimmt exakt die zuständige Rechtsordnung und erstellt eine Antwort, die durch geprüfte Rechtsprechung und zeilengenaue Zitate belegt ist.

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  • API / MCP

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  • Audit-Trails
  • RBAC
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Vor dem Modellaufruf geklärt

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  • Absichtsklassifikation
  • Spracherkennung
  • Entitätsextraktion
  • Dokumentenerfassung + OCR
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  • Modell-Routing
  • Leitplanken

Dann die Agenten-Schleife

  • Sub-Agent-Orchestrierung
  • Speicher
  • Tiefes Reasoning
  • Lookahead + Rollback
  • Fundstellenprüfung
  • Human-in-the-Loop

Konzipiert für das Routing über

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  • Compliance-Berichte
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  • Fallzusammenfassungen
Mandantenfertiges Ergebnis

Benchmark-Framework

Wie wir einen juristischen Benchmark aufbauen und durchführen: die Aufgaben-Prompts, das Bewertungsraster, die öffentlichen Rahmenwerke, die Berechnung der Durchschnitte und seine Grenzen.

Zwei Bewertungen, zwei Skalen

Der Aufgaben-Benchmark

Von 50

11 juristische Aufgabenkategorien. Bei der Arbeit, die eine Anwältin oder ein Anwalt tatsächlich abliefert: Wer liefert das bessere Ergebnis?

Die bereichsübergreifende Studie

Von 100

25 Benchmarks in 5 Bereichen: Recht, Steuern, Journalismus, allgemeine Fähigkeiten sowie Sicherheit und Werte. Wo steht eine auf Recht spezialisierte Engine gegenüber den Spitzenmodellen auf deren eigenem Terrain?

Die beiden Skalen sind nicht austauschbar. Ein Wert von 50 und ein Wert von 100 messen unterschiedliche Arbeit nach unterschiedlichen Rastern und dürfen nie als vergleichbar gelesen werden.

Wie ein Wert entsteht

  1. 1

    Gleicher Prompt, gleiche Aufgabe

    Jedes System erhält denselben Prompt für eine Aufgabe, die Juristen kennen: diese Vertraulichkeitsvereinbarung entwerfen, diese Frage recherchieren, diese Klausel einem Mandanten erklären.

    Aufgaben-Benchmark
  2. 2

    Ein Raster mit fünfzig Punkten

    Das Ergebnis wird nach einem Raster mit fünfzig Punkten bewertet. Partnertauglichkeit und Quellenverweise sind die beiden Kriterien, die eine juristische von einer allgemeinen Bewertung unterscheiden.

    Aufgaben-Benchmark
  3. 3

    Öffentliche Rahmenwerke

    Die bereichsübergreifende Studie stützt sich auf öffentliche Rahmenwerke statt auf selbst geschriebene Instrumente, sodass die juristischen Spalten von Personen außerhalb von HAQQ geprüft werden können.

    Bereichsübergreifende Studie
  4. 4

    All-Pass-Bewertung

    Eine Aufgabe zählt nur, wenn jedes Kriterium ihres Rasters erfüllt ist. Ein knappes Verfehlen ergibt null statt Teilpunkte, denn ein zu neunzig Prozent richtiges Ergebnis muss trotzdem Zeile für Zeile geprüft werden.

    Bereichsübergreifende Studie
  5. 5

    Wie Durchschnitte entstehen

    Der Durchschnitt eines Bereichs ist der Mittelwert seiner Benchmarks. Der Gesamtdurchschnitt ist der Mittelwert von vierundzwanzig Benchmarks ohne den Adversarial-Test. Eine leere Zelle wird aus jedem Durchschnitt ausgeschlossen und nie als Null behandelt.

    Bereichsübergreifende Studie
  6. 6

    Bericht und Analyse

    Zeilen, in denen HAQQ nicht vorn liegt, werden genau wie die anderen dargestellt: gleiches Gewicht, gleiche Position, keine Umsortierung und keine Auslassung. Wo eine Zahl abgeleitet ist, wird die Ableitung genannt.

    Beide

Was das Raster abdeckt

  • Scharia
  • Gesetz
  • Forum
  • Klauselgestaltung
  • Risiko
  • Halluzination
  • Formatierung
  • Kürze
  • Partnertauglichkeit
  • Quellenverweise

Partnertauglichkeit

Eine korrekte Antwort, die eine Stunde Umstrukturierung braucht, bevor ein Partner sie unterschreibt, hat ihre Aufgabe nicht erfüllt.

Quellenverweise

Ein Zitat, das sich nicht auflösen lässt, ist schlimmer als kein Zitat, weil es den Prüfaufwand unbemerkt auf den Leser abwälzt.

Öffentliche Rahmenwerke, auf die sich die Studie stützt

  • Stanford LegalBench

    Juristisches Schlussfolgern über eine breite Aufgabentaxonomie

  • Harvey LAB

    All-Pass-Bewertung langfristiger juristischer Arbeit nach Raster

  • VLAIR (Vals AI)

    Unabhängige Branchenbewertung juristischer KI-Systeme

  • ALARB

    Juristisches Schlussfolgern auf Arabisch, das die meisten juristischen Benchmarks nicht abdecken

  • BigLaw Bench

    Aufgaben aus der Praxis großer Kanzleien

  • CUAD

    Extraktion und Verständnis von Vertragsklauseln

  • LegalCiteBench

    Zitiergenauigkeit und Auflösbarkeit

  • LawBench / LexEval

    Mehrsprachige juristische Fähigkeit

  • Legal Benchmarks

    Anbieterübergreifende Methodik

Was dieser Benchmark nicht leistet

  • Er ist nicht unabhängig

    HAQQ baut ihn, führt ihn durch und tritt darin an. Deshalb ist die Methodik veröffentlicht und die Ergebnisse je Aufgabe sind sichtbar statt zusammengefasst.

  • Er deckt nicht jedes Rechtsgebiet ab

    Der Aufgaben-Benchmark ist auf Gesellschafts- und Handelsrecht, Recherche und mandantengerechte Erläuterung ausgerichtet. Andere Bereiche sind nur dünn oder gar nicht abgedeckt.

  • Er deckt nicht jedes System ab

    Mehrere Anbieter juristischer KI veröffentlichen keine Bewertungen und bieten keinen Self-Service-Zugang. Ein System, das in einer Tabelle fehlt, wurde nicht von uns geschlagen, sondern nicht getestet.

  • Er ist eine Momentaufnahme

    Jeder Teilnehmer veröffentlicht neue Versionen. Ein Wert gilt für die genannte Version zum Zeitpunkt des Laufs und für nichts weiter.

  • Er misst das Ergebnis, nicht den Einsatz

    Sicherheitslage, Datenresidenz, Support und Integrationstiefe entscheiden, ob ein System überhaupt nutzbar ist, und keiner dieser Punkte erscheint im Benchmark.

Historische Daten

Die juristischen Benchmarks, die geprägt haben, wie KI-Modelle gemessen werden, von den ersten öffentlichen Datensätzen 2021 bis 2026.

Ergebnisse werden nicht angezeigt. Jeder Benchmark hat eigene Aufgaben und Metriken, daher sind Ergebnisse verschiedener Benchmarks nicht vergleichbar. Jeder Eintrag verlinkt auf seine Primärquelle.

  1. 2021

    • CUAD

      Vertragsprüfung: Hervorhebung der Klauseln, die für einen menschlichen Prüfer wichtig sind, mit über 13.000 Expertenannotationen.

      Primärquelle: arXiv 2103.06268

    • CaseHOLD

      Multiple-Choice-Fragen, in denen ein Modell die einschlägige Rechtsaussage eines zitierten Falls erkennen soll, mit über 53.000 Fragen.

      Primärquelle: arXiv 2104.08671

    • LexGLUE

      Eine Sammlung von Datensätzen, um Modelle standardisiert über verschiedene Aufgaben zum Verständnis englischer Rechtssprache zu bewerten.

      Primärquelle: arXiv 2110.00976

  2. 2023

    • LegalBench

      Juristisches Schlussfolgern bei großen Sprachmodellen: 162 Aufgaben zu sechs Arten juristischen Schlussfolgerns, gemeinsam mit Juristinnen und Juristen erstellt.

      Primärquelle: arXiv 2308.11462

    • LawBench

      Juristisches Wissen von Sprachmodellen auf drei kognitiven Ebenen: Merken, Verstehen und Anwenden juristischen Wissens, in 20 Aufgaben.

      Primärquelle: arXiv 2309.16289

  3. 2024

    • LegalBench-RAG

      Bewertet den Abrufschritt der abrufgestützten Generierung im Rechtsbereich, mit Fokus auf minimale, hoch relevante Textabschnitte.

      Primärquelle: arXiv 2408.10343

    • LexEval

      Ein chinesischer Rechts-Benchmark mit 23 Aufgaben und 14.150 Fragen, der auch die ethischen Fragen beim Einsatz von Sprachmodellen im Recht untersucht.

      Primärquelle: arXiv 2409.20288

  4. 2025

    • VLAIR, legal research

      Bericht zur Rechtsrecherche von Vals AI: KI-Recherchewerkzeuge und ChatGPT, bewertet an 200 US-Rechercheaufgaben im Vergleich zu einer Anwaltsreferenz.

      Primärquelle: vals.ai

    • ALARB

      Juristisches Argumentieren auf Arabisch: über 13.000 Handelsrechtsfälle aus Saudi-Arabien, mit Sachverhalt, Begründung des Gerichts, Urteil und zitierten Klauseln.

      Primärquelle: arXiv 2510.00694

  5. 2026

    • LegalCiteBench

      Zuverlässigkeit von Zitaten in juristischen Sprachmodellen: Zitate ohne Hilfsmittel wiederfinden, Zitate prüfen und Fälle zuordnen.

      Primärquelle: arXiv 2605.10186

Engine-Informationen

Die technischen Fakten zur Justinian-Engine an einem Ort.

Art
Die eigene Legal-AI-Engine hinter HAQQ Chat, eFirm und der Mobile App, gebaut für Juristen und für alle anderen.
Treibt an
Kein Wrapper. Eine einzige proprietäre Engine treibt AI-Chat, Practice Management, eBar, Payments und Mobile an. Orchestrierung, Retrieval, Speicher und Sicherheit stammen von uns, nicht von einem Modellanbieter.
Spitzenmodelle
Ein Frontier-Modell eines Drittanbieters führt weiterhin die eigentliche Generierung aus, und wir sagen das lieber offen, als anzudeuten, wir hätten unser eigenes trainiert. Die Orchestrierung, das Retrieval, die Jurisdiktionslogik, der Speicher und die Leitplanken darum herum stammen von uns, und genau diese Schicht trägt den juristischen Wert.
Entscheidungen vor dem Modellaufruf
Zehn, entschieden bevor überhaupt ein Spitzenmodell aufgerufen wird
Modell-Routing
Konzipiert für das Routing über: OpenAI, Anthropic, Google
Modellwechsel
Tauschen Sie zugrundeliegende Modelle ohne Re-Engineering. Unsere proprietäre Orchestrierungsschicht sichert konstante Qualität über jedes Frontier-LLM.
Rechtsordnungen
Jurisdiktionsbewusste Analyse, verankert in lokalen Gesetzen, Rechtsprechung und Regulierungsrahmen über 200+ Rechtssystemen.
Fundierung
Proprietäre Legal-Ontologie, klauselbasierte Analyzer und Constraint-Engines sorgen für rechtlich vertretbare Ergebnisse.
Sprachbehandlung
Ihre, und getrennt davon die Sprache, in der das maßgebliche Recht verfasst ist.
Bereitstellung
Bereitstellung in der HAQQ-Cloud, in Ihrer eigenen Cloud-Umgebung oder vollständig On-Premise.
Datenschutz
In HAQQ Legal AI Chat werden personenbezogene Angaben durch erfundene Platzhalter ersetzt, bevor irgendetwas an einen externen KI-Modellanbieter gesendet wird. Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand. Konform mit DSGVO, SOC 2 und ISO 27001, nicht zertifiziert.
Menschliche Aufsicht
Jede Ausgabe erfordert fachliche Prüfung, bevor sie zu Mandanten oder Gericht gelangt.
Parameter
Nicht veröffentlicht
Kontextlänge
Nicht veröffentlicht
Unterstützte Sprachen
Nicht veröffentlicht
Wissensstand
Nicht veröffentlicht
Hardwareanforderungen
Nicht veröffentlicht

Aufgeführt sind nur Fakten, die bereits auf haqq.ai/justinian stehen. Ein Feld ohne veröffentlichte Angabe lautet Nicht veröffentlicht.

Anwendungen

Justinian treibt die Anwendungen von HAQQ an. Der Legal-AI-Chat ist heute verfügbar, weitere folgen.

Legal-AI-Chat

Bearbeiten Sie juristische Fragen und Dokumente mit Justinian, im Browser oder auf dem Smartphone.

Die KI-Forschung hinter Justinian

Offene Forschungsprojekte, aufbewahrt wie Bücher im Regal: Bibliotheken, Skills, Tools und Studien zum Öffnen und Nutzen.

Unsere Zusagen

  • Ihre Mandate trainieren niemals ein Modell.

    Mandantendateien, Mandate und Gespräche bleiben Ihre und werden für jede Kanzlei getrennt gehalten.

  • Ihre Daten liegen dort, wo Sie es festlegen.

    HAQQ läuft in der Region, die Sie wählen, und die Plattform ist überall dieselbe, wo sie läuft.

  • Jede Antwort lässt sich überprüfen.

    Recherche, Prüfung und Entwurf sind an die zugrunde liegenden Quellen gebunden, sodass ein Anwalt die Arbeit nachprüfen kann.

  • Wir sagen lieber, dass wir es nicht wissen.

    Findet die Engine keine Grundlage, ist sie darauf ausgelegt, das zu sagen, statt eine Quelle zu erzeugen.

  • Der Anwalt bleibt verantwortlich.

    HAQQ unterstützt Rechtsexperten, und Anwälte bleiben für das professionelle Urteil und das endgültige Arbeitsergebnis verantwortlich.

  • Wir veröffentlichen, wie wir messen.

    Unsere Benchmark-Methode nennt ihre Grenzen, und eine leere Angabe wird nie als null gezählt.