Apertus: Die Schweiz bringt ihr erstes offenes KI-Sprachmodell – und meine Gedanken dazu

Am 2. September 2025 war es so weit: ETH Zürich, EPFL und das Supercomputerzentrum CSCS in Lugano präsentierten Apertus, das erste grosse Schweizer Sprachmodell. Der Name ist Programm – aus dem Lateinischen „offen“. Mit dieser Bezeichnung will das Forschungskonsortium betonen, dass Transparenz, Zugänglichkeit und Unabhängigkeit im Vordergrund stehen. Während Tech-Giganten wie OpenAI, Google oder Baidu ihre Modelle weitgehend als kommerzielle Produkte vermarkten, will die Schweiz mit Offenheit und wissenschaftlicher Neutralität punkten.

Die nüchternen Zahlen klingen beeindruckend: Zwei Modellvarianten (8 und 70 Milliarden Parameter), trainiert mit 15 Billionen Tokens auf über 4000 Grafikkarten des Supercomputers Alps in Lugano. Das Training dauerte drei Monate, unterstützt von mehr als 100 Forschenden und einem Budget im zweistelligen Millionenbereich. Apertus versteht mehr als 1000 Sprachen, darunter auch Minderheitensprachen wie Rätoromanisch. Damit positioniert sich das Projekt als europäische Antwort auf Llama von Meta oder Mistral aus Frankreich – und als bewusster Kontrast zu den Blackbox-Ansätzen aus den USA oder China.
Ein ambitionierter Schritt für die Schweiz

Mit Apertus will die Schweiz nicht nur zeigen, dass sie technologisch mithalten kann, sondern auch eine Form von digitaler Souveränität schaffen. Man möchte nicht abhängig bleiben von den Ressourcen globaler Tech-Konzerne, deren Modelle weder vollständig transparent noch in jedem Fall vertrauenswürdig sind. Besonders wichtig: Apertus ist das erste Modell, das nachweislich die Anforderungen des EU AI Acts erfüllt. Architektur, Gewichte, Trainingsdaten und Zwischenschritte sind öffentlich dokumentiert – ein Novum in dieser Grössenordnung.

Zum Start wird Apertus in den „Swiss AI Weeks“ eingesetzt – einer Veranstaltungsreihe mit mehr als 160 Events in 24 Städten. Hier treffen sich Forschende, Unternehmen und Bürgerinnen, um gemeinsam über die Zukunft der KI in der Schweiz zu diskutieren und erste Anwendungen zu erproben. Pilotprojekte gibt es bereits in Justiz, Bildung und Medizin.
Meine kritische Sicht auf das Projekt

So sehr mich dieser Ansatz fasziniert, so kritisch sehe ich ihn zugleich. Denn eines ist klar: Die globalen Player verfügen über Ressourcen, die um ein Vielfaches grösser sind. Ein Amazon, ein Google oder ein Microsoft investiert Milliarden in KI-Modelle, besitzt eigene Chip-Fabriken und kontrolliert weltweite Cloud-Infrastrukturen. Dem gegenüber muss die Schweiz mit einem Bruchteil dieser Mittel antreten. Das bedeutet: Der Weg wird steinig, und die internationale Benchmark ist extrem hoch.

Man wird also sehen müssen, wie stark Apertus in internationalen Vergleichstests („Benchmarks“) tatsächlich abschneidet. Bisherige Informationen deuten darauf hin, dass das Modell sich auf dem Niveau von Metas Llama 3 bewegt. Das ist solide, aber nicht bahnbrechend. Der viel zitierte „DeepSeek-Moment“ bleibt aus. Während China mit gigantischen Modellen im 700-Milliarden-Parameter-Bereich Schlagzeilen macht, setzt die Schweiz bewusst auf Qualität statt Quantität, auf Transparenz statt auf schiere Rechenpower.
Warum ich Open Source befürworte

Trotz meiner Skepsis: Die Entscheidung, Apertus als Open-Source-Modell zu veröffentlichen, halte ich für richtig und wichtig. Wissenschaft lebt von Nachvollziehbarkeit und Austausch. Wenn wir nur geschlossene Systeme hätten, die weder überprüft noch verbessert werden können, wäre das Risiko für Missbrauch und Abhängigkeit enorm. Closed-Source-Modelle sind in meinen Augen eine Gefahr – vor allem, wenn ihre Überwachung nicht funktioniert oder wenn regulatorische Massnahmen scheitern.

Offene Modelle wie Apertus erlauben es dagegen, Fehler zu finden, Bias zu korrigieren und Anwendungen in allen möglichen Bereichen zu entwickeln – von kleinen Startups bis zu öffentlichen Institutionen. Das ist ein demokratischer Ansatz, der Vertrauen schaffen kann.
Chancen für die Schweiz

• Digitale Souveränität: Apertus zeigt, dass Europa und die Schweiz nicht ausschliesslich auf US- oder China-Technologien angewiesen sind.
• Forschung und Bildung: Studierende, Forschende und Entwickler erhalten ein frei zugängliches Fundament für eigene Projekte.
• Innovation im Mittelstand: KMUs können das Modell für spezialisierte Anwendungen einsetzen, ohne Lizenzen an internationale Konzerne zahlen zu müssen.
• Mehrsprachigkeit: Die Unterstützung auch kleiner Sprachen fördert kulturelle Vielfalt und passt gut zur Schweizer Identität.

Risiken und Herausforderungen

• Finanzielle Dimension: Die Schweiz kann nicht dieselben Summen wie die Tech-Giganten investieren. Die Weiterentwicklung wird vom politischen Willen und öffentlicher Finanzierung abhängen.
• Technologische Konkurrenz: Benchmarks sind gnadenlos – wenn Apertus nicht mithalten kann, wird es international wenig Beachtung finden.
• Langfristige Pflege: Ein Modell zu veröffentlichen ist das eine, es nachhaltig weiterzuentwickeln, das andere. Hier braucht es klare Strukturen und langfristige Ressourcen.
• Regulierung: Auch Open Source schützt nicht vor Missbrauch. Offen verfügbare Modelle können in falschen Händen problematisch sein – etwa für Desinformation oder Cyberkriminalität.

Fazit: Ein wichtiger Schritt – mit offenen Fragen

Apertus ist ohne Zweifel ein Meilenstein für die Schweiz. Es zeigt Mut, Weitsicht und einen klaren Wertekompass: Offenheit, Transparenz und Zugang für alle. In einer Welt, in der künstliche Intelligenz zunehmend das wirtschaftliche und gesellschaftliche Gefüge prägt, ist das eine starke Botschaft.

Und trotzdem bleibe ich vorsichtig. Die grossen Tech-Konzerne setzen Standards, die schwer einzuholen sind. Die Schweiz hat zwar kluge Köpfe und ein solides Fundament, aber es wird sich erst zeigen müssen, ob das Modell auch langfristig mithalten kann. Benchmark-Resultate werden hier entscheidend sein.

Für mich persönlich überwiegt dennoch der positive Aspekt: Open Source ist der richtige Weg. Nur wenn KI nachvollziehbar bleibt, können wir Vertrauen schaffen und die Technologie verantwortungsvoll einsetzen. Apertus ist dafür ein gutes Beispiel – und hoffentlich erst der Anfang einer eigenständigen, europäischen KI-Zukunft. einer eigenständigen, europäischen KI-Zukunft.

KI in der Logistik (Scoutbee): Harvard Business Review – How Global Companies Use AI to Prevent Supply Chain Disruptions
https://hbr.org/2023/11/how-global-companies-use-ai-to-prevent-supply-chain-disruptions

Open Source in der Schweiz (Apertus): ETH Zürich – Press release: “Apertus: a fully open, transparent, multilingual language model” (02.09.2025)
https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2025/09/press-release-apertus-a-fully-open-transparent-multilingual-language-model.html

Bildung durch KI (Amazon „AI Ready“): Amazon (offiziell) – Free AI skills training
https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-free-ai-skills-training-courses

Fortschritt Bildgenerierung (OpenAI): OpenAI – Introducing 4o Image Generation
https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation/

KI-Infrastruktur (Meta, Ohio – 800 Mio. USD): Meta Data Centers (offiziell) – Hello, Bowling Green!
https://datacenters.atmeta.com/2025/04/hello-bowling-green/

KI in der Medienlandschaft (Sport-Highlights): IBM Newsroom – Generative AI Commentary for Wimbledon Highlights
https://newsroom.ibm.com/2023-06-21-IBM-Brings-Generative-AI-Commentary-and-AI-Draw-Analysis-to-the-Wimbledon-Digital-Experience

Herausforderungen (Vertrauen & Regulierung): Stanford HAI – AI Index 2025
https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

Sekundärquelle (Berichterstattung, Zitate, Budget etc.): Blick – Apertus: ETH und EPFL bringen Schweizer KI-Modell (02.09.2025)
https://www.blick.ch/digital/sprachmodell-apertus-jetzt-kommt-das-chatgpt-aus-der-schweiz-id21191706.html

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