Apertus：瑞士人做了一个完全开放的基础模型

如果，一个国家决定自己造 AI#

想象一个场景：某个国家决定，不依赖任何一家商业公司的闭源模型，从零开始构建自己的基础大模型。不仅模型权重全公开，连训练数据、代码、方法、对齐原则——全部开源。

这不是理想主义者的白日梦，而是瑞士正在做的事。

项目叫 Apertus（apertvs.ai），由瑞士 AI 倡议（Swiss AI Initiative）主导，瑞士联邦理工学院洛桑分校（EPFL）、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和瑞士国家超算中心（CSCS）三方联手打造。Swisscom 作为战略合作伙伴参与其中。

它的口号很干脆：「Apertus 之于 AI，正如开源之于软件。」

开源不止是开放权重#

今天市面上很多标榜「开源」的模型，其实只开放了权重和推理代码。训练数据从哪来？用了什么清洗策略？对齐是怎么做的？——全是黑箱。

Apertus 选择了另一条路：全套透明。

训练数据、数据处理流程、训练代码、模型权重、评估方法、对齐原则，全部有文档可查、可复现。这意味着，任何研究机构或开发者都可以完整复现它的训练过程，甚至基于它做二次开发。

更关键的是，Apertus 在设计之初就考虑了欧盟 AI 法案（EU AI Act）的合规要求。它尊重数据版权方的退出请求（opt-out），彻底移除了个人身份信息（PII），并通过技术手段防止模型记忆训练数据。这在欧洲法律环境下是一个极具前瞻性的选择。

千语言模型，从第一天就多语种#

大多数开源模型的训练语料以英文为主，其他语言只能靠翻译数据「蹭」一下。Apertus 的不同之处在于：它从预训练阶段就覆盖了 超过 1000 种语言。

对于瑞士这样一个有四种官方语言的国家来说，多语种是刚需。但 Swiss AI Initiative 的野心不止于此——他们希望 Apertus 成为全球南方的 AI 基础设施，让那些被主流模型忽视的小语种社区也能拥有属于自己的大模型能力。

在性能上，Apertus 发布了 8B 和 70B 两个参数规模的版本，与同等规模的主流开源模型相比具备竞争力。同时发布的还有 Apertus Mini——16 个小语言模型，用于展示蒸馏（distillation）和量化（quantization）技术的效果，方便社区在资源受限的环境下部署。

主权 AI 的多米诺骨牌#

Apertus 的意义不止于技术本身。

当大模型成为数字基础设施，谁掌握它的训练数据和训练过程，谁就拥有了一种新型的「数字主权」。瑞士以其中立国的传统和强大的超算基础，正在为全球探索一条新路：一个主权国家可以如何不依赖商业公司，以开放合作的方式构建自己的 AI 能力。

这不是闭门造车。Apertus 的全链条开源设计意味着，任何国家、任何机构都可以借鉴它的方法，训练自己的基础模型。对于欧盟国家来说，Apertus 直接符合 AI 法案的合规框架；对于发展中国家来说，它提供了一套可复制的技术路线。

瑞士人没有试图在参数规模上「卷」赢所有人，他们选择了一条更慢但更扎实的路——把做 AI 的过程本身变成一个开放的知识体系。这个选择本身，也许就是 Apertus 最重要的输出。