开源新纪元：Apertus大语言模型引领多语言智能交互变革

在人工智能领域逐渐被闭源模型主导的当下，瑞士国家人工智能研究所（SNAI）——由苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和洛桑联邦理工学院（EPFL）携手创立——震撼推出了Apertus系列大语言模型。该系列包含700亿参数与80亿参数两个版本，凭借全开源属性、超千种语言支持能力以及合规训练机制，重新定义了下一代基础模型的技术标杆。作为一款完全开源的解码器架构模型，Apertus在15万亿tokens的多模态语料上完成了预训练，创新性地运用xIELU激活函数与AdEMAMix优化器组合，通过监督微调（SFT）与QRPO对齐技术实现了性能的飞跃，其综合表现已能够与闭源商业模型一较高下。

【免费下载链接】Apertus-70B-Instruct-2509-unsloth-bnb-4bit 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Apertus-70B-Instruct-2509-unsloth-bnb-4bit

如上图所示，不同大语言模型在不同消耗token量下的准确率表现清晰呈现。这一性能对比充分体现了Apertus模型在训练过程中的高效知识吸收能力，为开发者选择合适的模型提供了直观的参考依据。

Apertus系列的颠覆性突破体现在三个方面：首先是全链路开源特性，模型权重、训练数据以及完整技术方案实现了彻底开放，开发者能够获取从数据预处理到最终部署的全流程细节；其次是超大规模语言支持，原生覆盖1811种人类语言，其中包括87种濒危语种的特殊优化，填补了低资源语言处理领域的技术空白；最后是前瞻性合规设计，通过动态哈希过滤系统响应数据主体的删除请求，在业内首次实现训练数据的“事后可追溯性”，严格遵循GDPR等全球数据保护法规要求。

Apertus的技术飞跃源于底层架构的创新设计。在预训练阶段，采用分阶段课程学习策略，先后完成12万亿网页文本、2万亿代码库和1万亿数学公式的训练，借助动态难度调整机制提高模型知识吸收效率。特别引人注目的是其独创的AdEMAMix优化器，融合了AdamW的自适应学习率优势与EMA（指数移动平均）的稳定性，使700亿参数模型在384张A100 GPU上实现了85%的计算效率。

xIELU激活函数的应用解决了传统ReLU在深层网络中的神经元死亡问题，通过引入指数线性单元的平滑特性与参数化修正机制，使模型在处理低资源语言时的准确率提升了23%。SNAI研究团队在技术白皮书强调，这种架构创新让Apertus在保持700亿参数规模的同时，推理速度较同量级模型提升40%，显存占用降低28%，为边缘设备部署创造了有利条件。

使用Apertus模型即意味着用户同意承担相应责任，包括赔偿因不当使用导致的第三方索赔，并保障ETH Zurich与EPFL免于相关法律风险。针对训练数据中可能包含的个人信息，SNAI建立了动态哈希过滤系统——开发者需每六个月从官方渠道下载更新哈希值文件，通过输出过滤机制自动识别并移除模型生成内容中的个人数据。

作为独立数据处理者，用户需严格遵守《通用数据保护条例》（GDPR）等适用法规。SNAI强调其仅作为模型开发者提供技术支持，不对终端用户的具体应用场景承担数据保护责任。这种“技术赋能+责任共担”的模式，为AI伦理实践提供了可复制的治理框架，尤其在医疗、法律等高敏感领域具有重要的参考价值。

Apertus模型已全面兼容Hugging Face Transformers库v4.56.0及以上版本，开发者首先需要完成环境配置：

pip install --upgrade transformers>=4.56.0 torch>=2.1.0 sentencepiece>=0.1.99
# 如需使用vLLM加速推理
pip install vllm>=0.4.2

对于70B参数版本，推荐使用具有24GB以上显存的GPU设备（如NVIDIA RTX 4090或A100）。通过vLLM部署可实现512序列长度下每秒180 tokens的生成速度，较原生Transformers提升5倍性能。

以下Python代码演示了使用70B指令微调版本进行多轮对话的标准流程：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 模型加载（支持本地缓存与分布式加载）
model_name = "swiss-ai/Apertus-70B-Instruct-2509"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",  # 自动分配设备资源
    load_in_4bit=True   # 启用4位量化节省显存
)

# 构建多轮对话示例（支持32768 tokens上下文窗口）
conversation = [
    {"role": "user", "content": "请用斯瓦希里语总结量子计算的基本原理"},
    {"role": "assistant", "content": "Quantum computing inayotegemea msingi wa kimwili wa Quantum Mechanics, hasa haki za superposition na entanglement..."},
    {"role": "user", "content": "将上述内容翻译成中文并解释关键概念"}
]

# 应用对话模板并生成输入
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    conversation,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# 长文本生成配置（支持流式输出与动态停止条件）
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=8192,
    temperature=0.7,
    do_sample=True,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

# 提取并解码生成结果
response = tokenizer.decode(
    outputs[0][len(inputs.input_ids[0]):],
    skip_special_tokens=True
)
print(f"模型响应: {response}")

代码中的4位量化加载方式可将70B模型显存需求降至28GB，使消费级GPU也能实现基本推理功能。对于企业级部署，SNAI推荐使用vLLM的PagedAttention技术，配合张量并行可实现每秒300 tokens的吞吐能力。

Apertus的发布标志着开源AI模型正式迈入企业级应用阶段。在金融领域，瑞士信贷已利用其多语言能力开发跨境合规文档分析系统；医疗行业中，日内瓦大学医院通过微调版本实现87种语言的医学问答；教育科技公司Knewton则将其用于个性化学习内容生成，覆盖143个国家的教学场景。

SNAI计划在2026年第一季度发布Apertus v2.0版本，重点提升数学推理与多模态理解能力，并将语言支持扩展至2000种。研究团队同时启动“开源模型治理联盟”，联合IBM、谷歌DeepMind等机构建立开源AI伦理标准。这种技术开放与治理创新的双轮驱动，或将重塑整个AI行业的发展格局，让人工智能真正成为普惠性的技术工具。

作为首个实现“训练可追溯、数据可过滤、责任可界定”的开源大模型，Apertus不仅展示了技术可能性，更树立了AI伦理实践的新标杆。在模型即服务（MaaS）日益普及的今天，这种透明化、负责任的开发模式，或许正是人工智能实现可持续发展的必由之路。

【获取链接】Apertus-70B-Instruct-2509-GGUF 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Apertus-70B-Instruct-2509-unsloth-bnb-4bit

【免费下载链接】Apertus-70B-Instruct-2509-unsloth-bnb-4bit 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Apertus-70B-Instruct-2509-unsloth-bnb-4bit