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⛳️ 此篇文章主要介绍 瑞士发布国家级开源大语言模型Apertus
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前言
在人工智能的“淘金热”中，我们习惯了由科技巨头们主导的宏大叙事：更大的参数、更强的算力、更惊艳的应用。然而，就在这场竞赛日益白热化之际，以精密、中立和高品质著称的瑞士，却悄然为AI世界带来了不一样的东西——Apertus。
2025年9月初，当瑞士顶尖的科研机构——洛桑联邦理工学院（EPFL）、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和瑞士国家超级计算中心（CSCS）联手发布这款国家级开源大语言模型时，它带来的不仅仅是一个新的AI工具，更像是一份宣言，一种对当前AI发展模式的反思。
Apertus，这个在拉丁语中意为“开放”的名字，从诞生之初就亮明了身份。它并非要与GPT-4或Claude比拼谁更聪明，而是试图探索一条全新的道路：AI能否像公路、电力一样，成为一种由公共机构为公共利益而构建的、值得信赖的“数字基础设施”？今天，我们就来深入了解这把来自瑞士的AI“军刀”，看看它究竟想给行业“上怎样一课”。
一、第一课：什么是“真正的开放”？
在AI领域，“开源”这个词已经快被用得“通货膨胀”了。许多所谓的“开源模型”，实际上只是“开放权重”（Open-Weight），它们公布了模型训练好的参数，但对于最关键的训练数据、处理方法和训练代码等核心“秘方”，却讳莫如深。这就像一家餐厅，给了你一份烹制好的牛排，却不告诉你牛的品种、饲养方式和烹饪细节。你只能享用，却无法真正复现、审查或改进它。
Apertus走的，是一条极致透明的道路。它承诺“全开源”，这意味着：
（1）模型权重：公开。
（2）模型架构：公开。
（3）训练代码：公开。
（4）数据处理脚本：公开。
（5）所有中间检查点：公开。
（6）详细的技术文档：公开。
这是一种毫无保留的开放。其目的，就是让任何研究人员、开发者或机构，都能对其进行彻底的审查，验证其安全性，复现其结果，并在此基础上进行构建。这种透明度，直接挑战了当前由少数科技巨头掌握核心技术、形成“黑箱”的模式。Apertus的理念是，只有当AI的核心技术可以被公众自由审查和监督时，它才能真正赢得社会的信任。
二、第二课：“瑞士制造”的AI，如何处理数据？
如果说“全开源”是Apertus的骨架，那么其对数据合规性和语言多样性的处理方式，则是它最鲜活的血肉，也是它与众不同、最值得称道的地方。
2.1 数据合规性：主动避开“版权雷区”
近年来，AI行业最大的争议之一，就是训练数据的版权问题。多家AI巨头都因涉嫌未经授权使用受版权保护的内容（如新闻、书籍、图片）来训练模型而官司缠身。这为整个行业的可持续发展蒙上了一层阴影。
Apertus在设计之初，就选择了最谨慎、也最负责任的一条路。
（1）只用公开数据：Apertus郑重声明，其训练数据完全来自公开可用的来源，主动规避了那些有版权争议的内容。
（2）严格尊重“禁止爬取协议”：它严格遵守网站的`robots.txt`文件，即网站所有者明确表示不希望被爬虫抓取的内容，它绝不触碰。
（3）支持“追溯性退出”：这是最令人敬佩的一点。Apertus不仅在爬取数据时尊重网站的退出意愿，还承诺，即使是历史上已经爬取的数据，如果网站所有者在2025年1月更新了其`robots.txt`文件表示拒绝，Apertus也会将这部分数据从其训练集中追溯性地移除。
（4）内置“防记忆”机制：为了保护隐私和防止模型“背书”，它采用了一种名为“Goldfish”的创新目标函数，在训练中有意抑制模型对训练原文的逐字记忆。
这一系列举措，几乎是以“洁癖”级的标准，为AI的数据合规性树立了一个新的标杆。它试图证明，构建一个强大的AI，并不一定需要以牺牲版权和隐私为代价。
2.2 语言多样性：为“少数派”发声
当前主流的大模型，普遍存在着严重的“英语中心主义”。尽管它们也支持多种语言，但绝大多数训练数据都是英文，导致其在处理非英语语言，尤其是低资源小语种时，能力大打折扣。
Apertus则将多语言支持作为其核心使命。在它训练所用的高达15万亿个Token（词元）中，非英语数据的占比达到了惊人的40%。它宣称支持超过1000种，甚至多达1811种语言，其中特别包含了像瑞士德语、罗曼什语这样在现有大模型中几乎被忽略的语言。
这不仅仅是一个技术指标，更是一种价值观的体现。Apertus的目标，是维护全球的语言多样性，让AI技术能够平等地服务于使用不同语言的社群，而不是加剧“数字语言鸿沟”。
三、第三课：技术创新，服务于理念
当然，光有崇高的理念是不够的。Apertus在底层技术上同样展现了“瑞士制造”的匠心。它提供了80亿和700亿两种参数规模的版本，兼顾了研究部署的灵活性和处理复杂任务的能力。
其技术报告中，也透露出不少硬核创新：
（1）创新的激活函数（xIELU）和优化器（AdEMAMix）：这些听起来有些晦涩的技术术语，其目标都是为了在保证性能的同时，提升训练过程的稳定性和效率。
（2）强大的算力支持：Apertus的训练是在瑞士国家级的“Alps”超级计算机上完成的。这台拥有超过10000颗英伟达Grace Hopper GPU的超级计算机，不仅算力强劲，更以可再生能源为动力，为Apertus打上了“绿色AI”的标签。
（3）融入“瑞士AI宪章”：在微调阶段，Apertus融入了源自瑞士宪法的中立、共识、联邦制和文化多样性等价值观。这是一种将AI伦理与模型行为进行“价值对齐”的大胆尝试，旨在让模型生成的内容更加公正、负责。
四、前路漫漫：挑战与广阔的应用前景
Apertus的发布，为AI世界注入了一股清流，但它的前路也并非一片坦途。
首先，是性能的检验。作为一个新生模型，它在处理复杂推理、代码生成等任务时，能否真正与GPT-4、Llama 3等身经百战的顶级模型相抗衡，还需要社区进行大量的、客观的评测。
其次，是生态的构建。一个开源项目的生命力，源于其背后活跃的开发者社区。Apertus能否吸引足够多的开发者和研究者为其贡献代码、开发应用、构建生态，是其能否持续发展的关键。
最后，是可持续性的问题。由公共机构主导，意味着它在商业化方面可能不会那么激进，但训练和维护大模型需要持续的、巨大的资金投入。如何保证长期的资源支持，是一个现实的挑战。
尽管如此，Apertus独特的定位，已经为它开辟了广阔的应用前景。在金融、医疗、政府、教育等对数据安全、隐私保护和合规性要求极高的行业，一个完全透明、可控、数据主权掌握在自己手中的模型，无疑具有巨大的吸引力。对于学术界而言，一个“从里到外”完全开放的模型，更是进行基础研究的宝贵资源。
结语：AI的未来，不止一条路
Apertus的诞生，最重要的意义在于它提供了一种“另类范式”。它告诉世界，AI的发展不必只有“更高、更快、更强”这一条路，也可以有“更开放、更可信、更包容”的另一条路。
它或许不是当前最强大的模型，但它可能是最透明、最尊重数据、最具公共服务精神的模型之一。它就像一把精密的瑞士军刀，虽然不追求极致的破坏力，却以其可靠、多能和匠心独运的设计，在工具箱中占据了不可或不可或缺的位置。
Apertus究竟能走多远，我们尚不可知。但它已经成功地点亮了一盏新的指路明灯，照亮了通往一个更加开放、多元和负责任的AI未来的可能性。
Apertus的项目地址
项目官网：https://www.swiss-ai.org/apertus
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/swiss-ai/apertus-llm-68b699e65415c231ace3b059
技术论文：https://github.com/swiss-ai/apertus-tech-report
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