瑞士发布国家级开源大模型 Apertus，构建自主可控、合规透明的AI基础设施

瑞士近日正式推出其国家级开源大语言模型 Apertus，标志着该国在构建自主可控、合规透明的人工智能基础设施方面迈出关键一步。

这一模型由 洛桑联邦理工学院（EPFL）、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich） 与 瑞士国家超级计算中心（CSCS） 联合研发——三者均为瑞士公共科研机构。与多数由企业主导的闭源模型不同，Apertus 从诞生之初就被定义为一项公共产品，目标是成为 OpenAI、Anthropic 等商业模型之外的可信替代方案。

• 模型：https://huggingface.co/collections/swiss-ai/apertus-llm-68b699e65415c231ace3b059

“Apertus”源自拉丁语，意为“开放”。这个名字不仅指向其开源属性，也象征着瑞士对 AI 公共化愿景的坚持。

什么是 Apertus？一个完全透明的 AI 模型

Apertus 的核心理念是：可审查、可验证、可信赖。

为此，研发团队采取了前所未有的开放策略：

• ✅ 模型权重完全公开
• ✅ 训练代码与流程开源
• ✅ 训练数据集明确披露
• ✅ 训练日志与文档完整发布

这意味着任何研究人员、开发者或监管机构都可以追溯模型的每一个构建环节——从数据采集到最终训练结果，无一隐藏。

这种“全栈透明”模式，在当前主流大模型中极为罕见。大多数商业模型仅提供 API 接口，用户无法知晓其训练数据来源或内部机制。

为何要建一个“公共 AI”？

推动 AI 成为公共基础设施的核心倡导者、EPFL 研究员 约书亚・谭（Joshua Tan） 表示：

“当前，Apertus 是领先的公共 AI 模型：由公立机构打造，服务于公共利益。这是我们迄今为止最有力的证明——AI 完全可以成为像公路、供水、供电一样的公共基础设施。”

这一理念的背后，是对当前 AI 发展路径的深刻反思：

• 商业模型受利润驱动，可能牺牲隐私与公平；
• 数据来源不透明，存在版权与合规风险；
• 企业对模型拥有绝对控制权，用户无从干预。

而 Apertus 的目标，是让 AI 回归公共服务本质：非营利、可审计、受法规约束、服务于社会整体利益。

合规优先：专为欧洲法规设计

Apertus 的研发严格遵循 瑞士数据保护法 与 版权法，并充分尊重网站的 robots.txt 协议——当爬虫检测到“拒绝爬取”指令时，会主动停止抓取。

这与近年来多起 AI 数据争议形成鲜明对比：

• 某些企业被指控绕过反爬机制；
• 新闻机构、作家团体因内容被用于训练而提起诉讼。

对于高度注重数据合规的行业（如金融、医疗、政府），Apertus 提供了一个更具法律确定性的选择。

瑞士银行家协会此前指出，本土研发的大模型具有“巨大的长期潜力”，因为它们能更好地契合瑞士严格的数据本地化要求与银行保密制度。目前，瑞士金融机构已在使用各类 AI 模型处理客户服务、风险评估等任务，未来是否会转向 Apertus，虽尚无定论，但其合规优势无疑增加了吸引力。

技术规格：多语言支持，兼顾规模与效率

Apertus 目前提供两个版本，满足不同使用场景：

训练数据涵盖 1000 多种语言，总 token 数达 15 万亿，其中 非英语数据占比 40%，包括瑞士德语、法语、意大利语以及罗曼什语等本土语言。

这一设计使其在处理多语种、小语种任务时具备天然优势，尤其适合瑞士多语言社会的实际需求。