Apertus：瑞士开源大模型的破局之作，以多语言与透明性重塑 AI 生态

在全球大型语言模型（LLM）赛道，科技巨头主导的 “闭源生态” 长期占据主流 —— 模型权重不公开、训练数据不透明、用户难以掌控核心技术，这不仅限制了 AI 技术的普及，也让小语种支持、数据安全等问题成为行业痛点。而瑞士 EPFL、ETH Zurich 两大顶尖高校与瑞士国家超级计算中心（CSCS）联合推出的Apertus，以 “全开源、多语言、高透明” 的核心特质，打破了这一格局。作为瑞士首个大规模开放语言模型，Apertus 不仅支持 1811 种语言（含大量被忽视的小语种），还将模型权重、训练数据与技术细节完全公开，让用户能在自有服务器部署使用，重新定义了开源大模型的 “实用价值” 与 “伦理边界”。

一、Apertus 的核心突破：不止于 “开源”，更在于 “普惠”

与当前主流开源模型（如 Llama 2、Mistral）相比，Apertus 的差异化优势并非单纯 “参数规模”，而是直击行业两大核心痛点：小语种支持不足与数据控制权缺失。

1. 多语言能力：让 1811 种语言 “被看见”

在 LLM 领域，英语长期占据绝对主导地位，超过 90% 的模型训练数据为英语，导致瑞士德语、罗曼什语（瑞士官方小语种）、非洲斯瓦希里语等大量语言 “在 AI 世界失语”。Apertus 通过两大举措打破这一现状：

• 数据分配倾斜：在 15 万亿标记的预训练数据中，40% 为非英语内容，专门为小语种预留 “权重”。例如，针对瑞士境内使用的罗曼什语（全球使用者仅约 8 万人），研发团队从地方文献、社区网站、口述记录中采集数据，让模型能准确理解 “方言化表达”，而非机械翻译；

• 覆盖广度领先：支持 1811 种语言，涵盖印欧语系、闪米特语系、南岛语系等，甚至包括此前几乎未被 LLM 覆盖的 “濒危语言”（如欧洲的下索布语、亚洲的景颇语）。这意味着，在瑞士山区的小餐馆，店主可用瑞士德语通过 Apertus 开发的聊天机器人接单；在非洲乡村，教师能借助其将教材翻译成当地语言。

2. 全链路透明：把 “控制权” 还给用户

当前，即便是 “开源模型”，也常存在 “数据黑箱”—— 训练数据来源模糊、过滤规则不公开，导致企业部署时面临版权风险与合规难题。Apertus 则实现 “从训练到部署” 的全透明：

• 数据可追溯：预训练数据完全来自公开合规来源，包括维基百科、学术论文、开源代码库等，且严格遵守 robots.txt 协议（不爬取禁止收录的网站），同时移除所有个人身份信息（PII）与有毒内容（如仇恨言论）。用户可在项目官网下载 “数据来源清单”，清晰看到每种语言数据的采集渠道与过滤流程；

• 部署零依赖：模型权重、训练代码、推理工具全部开源，用户无需依赖第三方平台（如 AWS、Google Cloud），可直接在自有服务器部署。这对金融、医疗等对数据隐私敏感的行业尤为重要 —— 瑞士某银行已基于 Apertus 开发内部客服系统，客户信息全程在银行私有服务器流转，避免数据外泄风险。

3. 长上下文与实用功能：兼顾 “深度” 与 “场景”

除了 “差异化优势”，Apertus 在基础功能上也达到行业前沿水平：

• 长上下文处理：支持最长 65,536 个标记（约 5 万字）的文本处理，远超 Llama 2（4k 标记）与 Mistral 7B（8k 标记），可直接处理完整的法律合同、学术论文、代码库，无需 “分段解析”；

• 全场景适配：文本生成（撰写报告、故事创作）、代码辅助（根据自然语言生成 Python、Java 代码）、数学推理（求解复杂公式与逻辑题）等功能一应俱全，且通过 “指令微调” 优化了 “实用性”—— 例如，生成代码时会自动添加注释，解答数学题时会分步说明逻辑，而非仅给结果。

二、技术拆解：Apertus 如何实现 “多语言 + 高透明” 的双重目标？

Apertus 的核心优势，源于其在模型架构、训练方法与数据处理上的三大技术创新，既保证了性能，又兼顾了开源场景的 “轻量化” 与 “安全性”。

1. 架构优化：效率与能力的平衡

Apertus 采用 “仅密集解码器 Transformer 架构”，提供 8B（小型）与 70B（大型）两个版本，适配不同场景需求：

• 8B 版本：32 层网络、32 个注意力头，采用 “分组查询注意力（GQA）” 机制，在普通服务器（16GB 显存）即可部署，适合中小企业开发客服机器人、翻译工具等轻量应用；

• 70B 版本：80 层网络、64 个注意力头，引入 “xIELU 激活函数” 与 “RMSNorm 归一化”，相比传统 ReLU 激活函数，模型收敛速度提升 30%，长文本处理时的 “遗忘率” 降低（即更难丢失前文信息），适合科研机构、大型企业做复杂任务（如多语言法律文档分析、AI 辅助药物研发）。

2. 训练创新：兼顾 “性能” 与 “伦理”

为避免开源模型常见的 “逐字回忆”（即机械复述训练数据，导致版权问题）与 “输出有毒内容” 等问题，Apertus 设计了独特的训练体系：

• Goldfish 目标函数：不同于传统 LLM 的 “掩码语言模型（MLM）” 仅掩盖单个 token，Goldfish 会随机掩盖 “连续片段”（如一句话中的 3-5 个词），迫使模型学习 “语义逻辑” 而非 “逐字记忆”。测试显示，该方法使 Apertus 的 “复述率” 降低 45%，同时在翻译、推理等下游任务上的性能仅下降 2%，实现 “伦理” 与 “性能” 的平衡；

• AdEMAMix 优化器：结合 AdamW 与 EMA（指数移动平均）的优势，在训练初期用高学习率快速收敛，后期用低学习率稳定参数，避免模型 “过拟合”（即只适配训练数据，对新数据表现差）。配合 “WSD 学习率调度”，70B 版本在瑞士国家超级计算中心（CSCS）的 Piz Daint 超级计算机上，仅用 3 个月就完成训练，比同类模型缩短 1/3 时间。

3. 数据处理：合规与多样性的双重保障

Apertus 的多语言能力，根基在于 “高质量、多来源” 的训练数据体系：

• 数据采集 “三层过滤”：第一层 “合规过滤”，仅爬取允许公开使用的内容，移除版权受限、包含 PII 的文本；第二层 “质量过滤”，通过算法识别低质量内容（如无意义灌水、语法错误过多的文本）；第三层 “多样性过滤”，确保每种语言的 “方言变体”“场景变体”（如正式书面语、口语）都有覆盖，避免模型只懂 “标准语”，不懂 “日常用”；

• 小语种数据 “专项采集”：针对使用者少、线上资源稀缺的小语种，研发团队与当地高校、社区合作，采集 “非数字化内容”—— 例如，将瑞士罗曼什语的传统故事、地方报纸扫描件进行 OCR 识别与人工校对，转化为模型可训练的文本，确保小语种数据 “质” 与 “量” 的平衡。

三、应用场景：从 “实验室” 到 “产业端” 的落地实践

开源模型的价值，最终取决于 “落地能力”。Apertus 凭借 “多语言”“全透明”“轻量化” 的特性，已在多领域展现出实用价值，尤其契合瑞士及欧洲市场的需求。

1. 多语言服务：破解 “跨境沟通” 难题

瑞士作为多语言国家（官方语言含德语、法语、意大利语、罗曼什语），企业长期面临 “跨语言服务成本高” 的问题。Apertus 的出现提供了低成本解决方案：

• 跨境电商客服：瑞士某户外品牌通过 Apertus 开发多语言聊天机器人，可同时用德语、法语、意大利语回复客户咨询（如产品尺寸、物流信息），客服人力成本降低 40%，且响应时间从 “2 小时” 缩短至 “1 分钟内”；

• 政府公共服务：瑞士东南部某州（主要使用罗曼什语）将 Apertus 接入政务网站，居民可用母语查询社保政策、提交办事材料，解决了 “老年人不懂英语 / 德语，无法线上办事” 的痛点，政务线上办理率提升 25%。

2. 企业级应用：兼顾 “安全” 与 “高效”

对数据隐私要求极高的金融、医疗行业，Apertus 的 “本地化部署” 优势凸显：

• 金融合规文档分析：瑞士某私人银行用 70B 版本的 Apertus 处理多语言合同（英语的国际协议、德语的本地条款），模型能自动提取关键条款（如利率、还款期限）并生成对比报告，原本需要 3 名律师花 2 天完成的工作，现在仅需 1 小时，且数据全程在银行私有服务器处理，符合欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）；

• 医疗病例翻译：瑞士苏黎世大学医院将 Apertus 用于 “跨国病例交流”，可将德语病例准确翻译成英语、法语，供国际会诊使用，同时因模型部署在医院内部系统，避免了患者隐私数据上传至第三方平台的风险。

3. 教育与文化：助力 “小语种传承” 与 “知识普惠”

在教育与文化保护领域，Apertus 的多语言能力开辟了新场景：

• 小语种教学辅助：瑞士罗曼什语地区的学校用 Apertus 开发 “口语练习工具”，学生可通过与模型对话练习发音、造句，解决了 “小语种教师稀缺” 的问题；

• 濒危语言数字化：欧洲语言保护组织与 Apertus 团队合作，将濒危语言（如下索布语）的文献、口述资料输入模型，开发 “语言生成工具”，帮助研究者生成该语言的教学材料、故事文本，延缓语言消亡速度。

四、Apertus 的意义：开源 AI 的 “瑞士范式”

Apertus 的推出，不仅是一个技术产品的落地，更代表了开源 AI 发展的一种 “新范式”—— 以 “中立、透明、普惠” 为核心，这与瑞士在科技领域的传统理念高度契合。

从行业影响来看，Apertus 至少带来三大启示：

• 打破 “英语霸权”：证明小语种 LLM 不仅有 “社会价值”，也有 “实用价值”，为其他地区（如东南亚、非洲）开发本土语言模型提供了可复制的技术路径；

• 重构 “开源伦理”：通过 “全透明数据 + 合规训练”，树立了开源模型的 “伦理标杆”，倒逼行业重视训练数据的版权与隐私问题，避免开源沦为 “侵权避风港”；

• 降低 “AI 使用门槛”：轻量化版本（8B）可在普通服务器部署，让中小企业、科研机构甚至个人开发者，无需巨额资金即可使用高性能大模型，真正实现 “AI 民主化”。

当然，Apertus 仍有提升空间：70B 版本的部署需要高性能服务器（至少 64GB 显存），对小型企业而言成本较高；部分小语种的 “理解准确率”（尤其口语场景）仍低于英语。但随着项目的推进（团队计划持续优化模型效率，并增加更多小语种数据），这些问题有望逐步解决。

结语：开源 AI 的下一站，是 “可控” 与 “普惠”

在 ChatGPT、Claude 等闭源模型占据舆论焦点的当下，Apertus 的价值在于提醒行业：AI 的终极目标不是 “技术垄断”，而是 “普惠赋能”。它用 “多语言支持” 让更多人享受 AI 红利，用 “全透明开源” 让用户掌握数据控制权，这或许是开源大模型突破 “技术内卷” 的关键 —— 不再比拼参数规模，而是回归 “解决实际问题” 的本质。

对用户而言，若需要部署多语言模型、重视数据隐私，Apertus 已成为极具竞争力的选择（可通过其官网https://www.swiss-ai.org/apertus或 HuggingFace 仓库获取资源）；对行业而言，Apertus 的 “瑞士范式”，或将推动开源 AI 从 “技术狂欢” 走向 “理性落地”，让 AI 真正服务于 “人” 与 “社会”，而非仅仅成为科技巨头的 “流量工具”。