Apertus ist das wichtigste Schweizer Sprachmodell: ein vollständig offenes grosses Sprachmodell (englisch large language model, LLM), das am 2. September 2025 von der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL), der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich) und dem Nationalen Hochleistungsrechenzentrum der Schweiz (CSCS) veröffentlicht wurde. Das am 24. Juli 2026 auf Version 1.5 aktualisierte Apertus übersetzt bereits Dokumente der Tessiner Verwaltung und unterstützt eine Basler Redaktion. Daneben zielen andere Schweizer Projekte auf engere Einsatzbereiche: SwissBERT an der Universität Zürich, MeditronFO für die Medizin oder die Modelle des Lausanner Start-ups Giotto.

Was ist Apertus, das Schweizer Sprachmodell?

Apertus ist ein Basismodell, keine Anwendung für die breite Öffentlichkeit. Die EPFL beschreibt es in ihrer Ankündigung vom 2. September 2025 als Baustein für Assistenten, Übersetzungssysteme oder Lernwerkzeuge.

Diese Offenheit ist seine Besonderheit. Architektur, Modellgewichte, Daten und Trainingsrezepte sind veröffentlicht und dokumentiert. Viele sogenannt offene Modelle liefern nur die Gewichte, ohne dass sich ihre Herstellung überprüfen lässt.

Das Modell gibt es in zwei Grössen: 8 Milliarden und 70 Milliarden Parameter. Laut EPFL eignet sich das kleinere besser für die individuelle Nutzung. Beide werden unter der Lizenz Apache 2.0 verbreitet, die laut der Ankündigung des CSCS vom 24. Juli 2026 auch die kommerzielle Nutzung erlaubt.

Die auf Hugging Face, der Plattform zur Verbreitung von KI-Modellen, veröffentlichte technische Modellkarte beschreibt die Methode im Detail. Apertus wurde von Grund auf trainiert und nicht von einem bestehenden Modell abgeleitet, und zwar mit 15'000 Milliarden Textbausteinen (Tokens) aus Webtexten, Code und Mathematik. Es beansprucht, 1811 Sprachen nativ zu unterstützen. Die EPFL präzisiert, dass 40 % der Daten nicht auf Englisch sind, darunter Sprachen, die anderswo kaum vertreten sind, wie Schweizerdeutsch und Rätoromanisch.

Wer entwickelt Apertus, und mit welchen Mitteln?

Apertus ist das Produkt der Swiss AI Initiative, die von der EPFL und der ETH Zürich geleitet wird. Laut der Website der Initiative startete sie im Dezember 2023 mit mehr als 10 Millionen Rechenstunden auf Grafikprozessoren (GPU) und einem Beitrag von 20 Millionen Franken aus dem ETH-Bereich. Sie ist die erste Initiative des Swiss National AI Institute, einer Partnerschaft zwischen dem ETH AI Center und dem EPFL AI Center.

Geleitet wird das Projekt von Martin Jaggi und Antoine Bosselut, Professoren an der Fakultät für Informatik und Kommunikation der EPFL, sowie von Imanol Schlag, Forscher an der ETH Zürich, wie das CSCS präzisiert. Das Training lief laut Modellkarte auf Alps, dem Supercomputer des CSCS in Lugano, mit 4096 GH200-Chips. Swisscom, der grösste Telekommunikationsanbieter des Landes, ist laut EPFL strategischer Partner und beteiligt sich an der Finanzierung.

Der rechtliche Rahmen wurde von Anfang an mitgedacht. Laut EPFL berücksichtigt das Modell das schweizerische Datenschutz- und Urheberrecht sowie die KI-Verordnung der EU. Der Korpus beschränkt sich auf öffentliche Daten und respektiert die Sperren von Websites gegen das Sammeln von Daten, auch nachträglich.

Kennzahlen

  • 15'000 Milliarden Trainings-Tokens, davon 40 % nicht auf Englisch.
  • 20 Millionen Franken: der Startbeitrag des ETH-Bereichs an die Swiss AI Initiative.
  • Mehr als 800 Forschende, darunter 70 auf KI spezialisierte Professorinnen und Professoren, aus mehr als 10 Institutionen.
  • Mehr als 10'000 GH200-Chips im Supercomputer Alps des CSCS.
  • 262'144 Tokens Kontext für Apertus 1.5, viermal mehr als bei der ersten Version, laut Liip.

Was hat sich mit Apertus 1.5 geändert?

Apertus 1.5 ist ein Update, kein neues Modell. «Statt ein völlig neues Modell einzuführen, integriert Apertus 1.5 die Rückmeldungen zur ersten Version und fügt mehrere Fähigkeiten hinzu», erklärt Martin Jaggi in der Ankündigung des CSCS. Das Modell versteht nun neben Text auch Bilder und Audio. Es schlussfolgert besser, befolgt Anweisungen zuverlässiger und ruft externe Werkzeuge besser auf.

Die Firma Liip, die Apertus in ihrem Assistenten ZüriCityGPT einsetzt, präzisiert in einem Blogbeitrag vom 3. September 2026, dass das Kontextfenster von 65'536 auf 262'144 Tokens wächst. Das Modell liest so deutlich längere Dokumente in einem Durchgang. Neu gibt es einen optionalen «Denkmodus».

Mit derselben Veröffentlichung wurde Apertus Mini lanciert, eine Reihe von 16 kompakten Modellen für bescheidene Hardware. Das CSCS eröffnet zudem einen Inferenzdienst, also einen Zugang über eine Programmierschnittstelle (API), für seine Nutzerinnen und Nutzer und die Schweizer Hochschulgemeinschaft.

Wofür wird Apertus in der Schweiz bereits genutzt?

Drei Anwendungen der ersten Version sind vom CSCS dokumentiert. Der Kanton Tessin nutzt Apertus für einen internen Übersetzungsdienst, damit sensible Dokumente der Verwaltung nicht einem kommerziellen Anbieter anvertraut werden müssen. Das Basler Onlinemedium Bajour betreibt es lokal, um die politischen Nachrichten seines täglichen Newsletters Basel Briefing vorzubereiten.

Bajour hat zudem ein Recherchetool für die Protokolle des Grossen Rates gebaut, das über das Publishing-Ökosystem We.Publish auch anderen Redaktionen angeboten wird. «Mit Apertus wissen wir, worauf wir bauen», sagt Samuel Hufschmid, Redaktor bei Bajour. Die dritte Anwendung, eine medizinische, befindet sich noch im Forschungsstadium.

Welche anderen Schweizer Sprachmodelle gibt es?

Apertus ist nicht das einzige Projekt, doch die anderen verfolgen nicht dieselben Ambitionen. Die Tabelle ordnet sie nach Träger, Art und Verwendung ein, gestützt auf ihre jeweiligen Veröffentlichungen.

ProjektTrägerArtNutzungsbedingungenVorgesehene Verwendung
Apertus 1.5Swiss AI Initiative (EPFL, ETH Zürich, CSCS)Generatives Allzweckmodell, 8 und 70 Milliarden ParameterApache 2.0, kommerzielle Nutzung erlaubtBasis für Assistenten, Übersetzung, Fachanwendungen
MeditronFOLiGHT-Labor der EPFLMethode zur Spezialisierung eines offenen Modells auf die MedizinDaten, Code und Verfahren veröffentlichtMedizinische Forschung, klinische Studien in Vorbereitung
SwissBERTInstitut für Computerlinguistik, Universität ZürichTextanalysemodell, 153 Millionen ParameterKommerzielle Nutzung ausgeschlossenWortannotation, Textklassifikation und Vektorrepräsentationen, inklusive Rätoromanisch
Giotto Solo und AltoGiotto, Lausanner Start-upReasoning-ModelleLizenz in der Ankündigung nicht angegebenChatdienst, API, Installation vor Ort

MeditronFO, von der EPFL am 17. Juni 2026 veröffentlicht, ist eine Fertigungskette. Sie verwandelt ein offenes Modell in eine medizinische Version, gestützt auf mehr als 46'000 klinische Praxisleitlinien. Das LiGHT-Labor hat sie auf OLMo, EuroLLM und Apertus angewendet. Die Version Apertus 70B legte bei medizinischen Prüfungen gegenüber dem Basismodell um 6,6 Punkte zu. Dieses Ergebnis bezieht sich auf Prüfungen, nicht auf Patientinnen und Patienten: Das Team bereitet klinische Studien namens MED.USE vor, von der Schweiz bis Tansania.

SwissBERT gehört zu einer anderen Familie. Dieses Modell der Universität Zürich wurde mit mehr als 21 Millionen Schweizer Presseartikeln trainiert, die bis Ende 2022 erschienen sind, auf Standarddeutsch, Französisch, Italienisch und Rumantsch Grischun. Es verfasst keine Texte: Seine Autoren sehen es für die Analyse vor, etwa die Annotation von Wörtern, die Klassifikation von Texten oder Vektorrepräsentationen von Sätzen.

Giotto schliesslich ist ein Unternehmen. Wie unser Artikel über die Modelle Solo und Alto von Giotto festhielt, läuft Solo auf einer einzigen GPU und Alto auf acht. Weder ihre Grösse noch ihre Trainingsdaten wurden in der von ICTjournal verbreiteten Ankündigung angegeben, was einen Vergleich mit Apertus vorerst verunmöglicht. Unsere Rubrik zu KI-Tools und -Modellen verfolgt diese Lancierungen.

Kann Apertus mit kommerziellen Modellen mithalten?

Das ist nicht sein Ziel, sagen seine Entwickler. «Apertus will nicht mit den Spitzenmodellen privater Unternehmen konkurrieren, sondern eine verlässliche und transparente KI bereitstellen», sagt Imanol Schlag in der Ankündigung des CSCS.

Die veröffentlichten Messungen sehen es auf dem Niveau offener Modelle gleicher Grösse. Bei Tests zum allgemeinen Verständnis weist die Hugging-Face-Modellkarte der ersten Version für Apertus 70B einen Durchschnitt von 67,5 % aus. Llama 3.1 70B erreicht 67,3 % und Qwen2.5 72B 69,8 %. Diese Zahlen betreffen das Modell vor dem Feintuning, und die Ankündigung von Apertus 1.5 veröffentlicht keine neuen.

Das Verständnis von Dialekt ist im Übrigen kein Kriterium mehr, das die Modelle unterscheidet. Am 30. Oktober 2026 berichtete die Website Inside IT über einen Test der Firma Intochat mit 50 Kundennachrichten auf Schweizerdeutsch. Die fünf getesteten kommerziellen Modelle erfassten davon 97,8 bis 100 % der wesentlichen Informationen. Derselbe Test stellte vor allem erfundene Versprechen im Namen der Unternehmen fest. Apertus war nicht dabei.

Die Modellkarte weist auf dieselbe Grenze hin: Apertus kann ungenaue oder verzerrte Inhalte erzeugen und soll als Hilfsmittel dienen, nicht als abschliessende Quelle.

Wie kann ein KMU oder eine Privatperson es ausprobieren?

Aus den offiziellen Ankündigungen und dem Blogbeitrag von Liip ergeben sich vier Zugänge, vom einfachsten bis zum kontrolliertesten:

  • der Chatdienst von Public AI, der die Version mit 8 Milliarden Parametern ohne Anmeldung und die Version mit 70 Milliarden mit einem kostenlosen Konto anbietet, laut Liip unter Schweizer Rechtsprechung gehostet;
  • die Plattform Swiss AI von Swisscom, die laut EPFL ab der Veröffentlichung 2025 für ihre Geschäftskunden offenstand;
  • die API von Infomaniak, die Apertus 1.5 mit 70 Milliarden Parametern anbietet;
  • der Download von Hugging Face, um das Modell offline auf eigenen Rechnern zu betreiben.

Die lokale Installation erfordert Fachkenntnisse: Die EPFL weist darauf hin, dass es Server, eine Cloud-Infrastruktur oder eine spezielle Oberfläche braucht. Laut Liip läuft die Version mit 8 Milliarden Parametern auf einem neueren Mac, und Nutzer haben sie komprimiert auf einer Laptop-Grafikkarte mit 8 GB zum Laufen gebracht.

Für ein KMU liegt der Nutzen vor allem in der Kontrolle über die Daten: Ein vor Ort installiertes Modell übermittelt nichts an Dritte. Im Gegenzug muss das Unternehmen seine Antworten selbst überprüfen.

Was noch nicht bekannt ist

  • Das CSCS veröffentlicht in seiner Ankündigung vom 24. Juli 2026 keine bezifferten Ergebnisse von Apertus 1.5 im Vergleich zu anderen Modellen.
  • Der Ausgabefilter, der personenbezogene Daten, die Gegenstand von Löschbegehren sind, aus den Antworten entfernen soll, wird auf der Hugging-Face-Modellkarte von Apertus 70B noch nicht angeboten.
  • Die klinischen Studien MED.USE von MeditronFO haben noch keine Ergebnisse an Patientinnen und Patienten geliefert.

Quellen