TL;DR:
- Harvey lanzó el 18 de agosto de 2026 la nueva generación de su plataforma, Harvey II, y con ella Tenet, el primer modelo que entrenó específicamente para trabajo legal.
- Business Insider reporta que Tenet se entrenó con disputas simuladas y expedientes sobre una versión de Kimi K3, el modelo de pesos abiertos de la china Moonshot AI. Harvey no nombró ningún modelo base en su anuncio.
- Lo anunciado no está disponible del todo: Memory, la función que Harvey puso al centro, sigue en acceso anticipado y llegará a acceso general para clientes durante el tercer trimestre de 2026.
Harvey presentó el 18 de agosto de 2026 la nueva generación de su plataforma legal, Harvey II, y con ella Tenet, el primer modelo que entrenó por su cuenta para trabajo jurídico. La compañía, valuada en US$11,000 millones desde su ronda de marzo, había operado hasta ahora con modelos de propósito general ajenos. Harvey describe a Tenet como post-entrenado de extremo a extremo para razonamiento legal y afirma que alcanza nivel de frontera en pruebas legales conocidas, a la par de los modelos generales más fuertes y «a costo de código abierto». No publicó el nombre de esas pruebas, ni los resultados, ni sobre qué modelo base lo construyó. Business Insider, en un reporte firmado por Melia Robinson, señala que el entrenamiento usó disputas simuladas y expedientes sobre una versión de Kimi K3, el modelo de pesos abiertos de la china Moonshot AI.
El anuncio no dice sobre qué está construido Tenet, pero deja una pista de costo
El argumento comercial de Tenet cuelga del precio. Harvey sostiene que rendir a la par de los modelos generales más fuertes con esa factura es lo que vuelve práctico dejar agentes trabajando de forma continua en cada asunto, en vez de invocarlos tarea por tarea.
La pista tiene antecedente firmado. En junio de 2026, el cofundador y presidente Gabe Pereyra anunció en X que Harvey construiría su propia serie de modelos legales con dos metas: inteligencia de frontera más barata y con controles de seguridad más estrictos, y las bases para que cada despacho terminara siendo dueño de su modelo especializado. En ese mismo anuncio, recogido por el medio británico Non-Billable, Pereyra dijo que la investigación temprana con Baseten, Fireworks AI, Applied Compute, Trajectory Labs y Nvidia había mostrado que los modelos de pesos abiertos post-entrenados podían acercarse al desempeño de los sistemas de frontera en tareas legales.
Dos meses después, el anuncio de Tenet repite la promesa de costo y no nombra el modelo base.
Kimi K3 encabeza la prueba legal que lleva el nombre de Harvey
Moonshot AI liberó Kimi K3 en julio de 2026 y lo documenta como un modelo de mezcla de expertos con 2.8 billones de parámetros totales, 104,000 millones activados, capacidad multimodal nativa y una ventana de contexto de 1,048,576 tokens. La empresa publica los pesos completos bajo su propia licencia Kimi K3, y en Hugging Face ya cuelgan más de 40 modelos derivados hechos por terceros.
En la tabla de evaluación que Moonshot publicó junto al modelo, Kimi K3 marca 94.6 en Harvey Lab-AA, la versión que mide Artificial Analysis de la prueba legal que lleva el nombre de la propia Harvey. Es el número más alto de esa fila: Claude Fable 5 llega a 93.6, Claude Opus 4.8 a 91.1, GLM-5.2 a 91.0, GPT-5.6 Sol a 87.2 y GPT-5.5 a 86.3. La métrica es la tasa de criterios aprobados.
Esa tabla la publica el fabricante del modelo, aunque las cifras de esa fila las toma de un tercero, Artificial Analysis, con corte al 23 de julio de 2026. Y no cubre todo el terreno jurídico: en Legal Research Bench, medida por Vals AI y citada en la misma página, Kimi K3 obtiene 44.2 y queda detrás de Claude Fable 5 (49.5) y de GPT-5.6 Sol (48.1). Harvey liberó sus pruebas para evaluar el trabajo que suelen hacer asociados y abogados internos; la investigación jurídica es otro examen.
Para un despacho queda una cuestión que los puntajes no resuelven: qué implica, en gobierno de datos y frente a un cliente, que el motor del trabajo confidencial arranque de pesos publicados por un laboratorio chino, aunque el post-entrenamiento y la operación queden del lado de Harvey.
Alejandro Castillo Leone
Memory llega por fases y el acceso general para clientes es hasta el tercer trimestre
El resto de Harvey II se apoya menos en el modelo y más en dónde arrancan los agentes. La plataforma organiza el trabajo en Spaces atados a un asunto o proyecto, con los documentos, las partes, las tareas, los permisos y el historial ya cargados. Las tareas se asignan a un abogado o a un agente, y los permisos y las murallas éticas se sincronizan desde los sistemas que el despacho ya usa. Harvey afirma que los datos de un cliente nunca pasan de un Space a otro.
Memory es la otra mitad. Aprende cómo el abogado estructura un resumen, qué quiere citado y cómo redacta, en parte porque se lo dicen y en parte a partir de sus correcciones, y esas preferencias lo siguen a Word y Outlook. Harvey sostiene que el usuario puede ver todo lo que el sistema recuerda, editarlo o apagarlo, y que ese material no se usa para entrenar modelos.
El calendario no aparece en el anuncio. La directora de producto, Anique Drumright, lo detalló a The Global Legal Post: Memory se despliega en tres fases. La primera, personal, está hoy en acceso anticipado y se limita a preferencias de redacción. La de Space, donde las memorias se aplican dentro de un área compartida, llega en los próximos meses. La organizacional, con los criterios de todo el despacho, cierra la secuencia. El acceso general para clientes queda para el tercer trimestre de 2026.
Drumright atribuyó el diseño a seis meses de recorridos con despachos AmLaw y del Magic Circle y con áreas legales de compañías Fortune 500 y FTSE 100, que actuaron como socios de diseño. Ese trabajo, dijo, sirvió para fijar qué debe recordar Harvey, cómo aplicar esas memorias y «dónde deben detenerse», respetando permisos, confidencialidad y murallas éticas.
Harvey quiere que cada despacho termine con un modelo distinto
La compañía presenta a Tenet como el primer escalón de algo más grande: alianzas con organizaciones para entrenar modelos especializados sobre el trabajo legal de cada una. Según ese planteamiento, dos despachos que usen Harvey acabarían con modelos diferentes y resultados diferentes, porque su propio historial los habría moldeado de otra manera.
Ese plan descansa en dos supuestos que Harvey no documentó este martes con cifras públicas: que el post-entrenamiento sobre pesos abiertos rinda lo prometido y que a un despacho le salga más barato que rentar un modelo cerrado.
Lo verificable hoy es más acotado. Harvey ya tiene un modelo con nombre propio y una arquitectura de producto construida alrededor de la memoria del cliente, mientras la pieza que sostiene su argumento de costo sigue fuera de su comunicación oficial.
