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Apertus: Schweizer Open Source KI – Modell veröffentlicht

Image by Stefan Schweihofer from Pixabay

In der Zwischenzeit gibt es einen Trend zu Open Source KI-Modellen. Aktuell hat beispielsweise die ETH Zürich zusammen mit Partnern das KI-Modell Apertus veröffentlicht:

„Apertus: Ein vollständig offenes, transparentes und mehrsprachiges Sprachmodell
Die EPFL, die ETH Zürich und das Schweizerische Supercomputing-Zentrum CSCS haben am 2. September Apertus veröffentlicht: das erste umfangreiche, offene und mehrsprachige Sprachmodell aus der Schweiz. Damit setzen sie einen Meilenstein für eine transparente und vielfältige generative KI“ (Pressemitteilung der ETH Zürich vom 02.09.2025)

Der Name Apertus – lateinisch für offen – betont noch einmal das grundsätzliche Verständnis für ein offenes , eben kein proprietäres, KI-Modell, das u.a auch auf Hugging Face zur Verfügung steht. Die beiden KI-Modelle mit 8 Milliarden und 70 Milliarden Parametern bieten somit auch in der kleineren Variante die Möglichkeit, der individuellen Nutzung.

Es gibt immer mehr Personen, Unternehmen und öffentliche Organisationen, die sich von den Tech-Giganten im Sinne einer Digitalen Souveränität unabhängiger machen möchten. Hier bieten in der Zwischenzeit sehr viele leistungsfähige Open Source KI-Modelle erstaunliche Möglichkeiten- auch im Zusammenspiel mit ihren eigenen Daten: Alle Daten bleiben dabei auf Ihrem Server – denn es sind Ihre Daten.

Da das KI-Modell der Schweizer unter einer Open Source Lizenz zur Verfügung steht, werden wir versuchen, Apertus auf unseren Servern auch in unsere LocalAI, bzw. über Ollama in Langflow einzubinden.

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Aktuelle Studie der ETH Zürich: Kein populäres LLM entspricht den EU AI Act – Anforderungen

Künstliche Intelligenz mit seinen vielfältigen Möglichkeiten wird immer populärer. Die Europäische Union hat daher schon 2023 versucht, die Entwicklung so zu regulieren, dass einerseits (persönliche und organisationale) Rechte garantiert bleiben und anderseits, die Entwicklung von Innovationen nicht unnötig gebremst wird. Siehe dazu ausführlicher: EU AI Act: first regulation on artificial intelligence.

Natürlich stellt sich dabei sofort die Frage, ob die populären KI-Anwendungen mit ihren verwendeten Large Language Models (LLMs) diesen Anforderungen gerecht werden. In einer umfassenden Studie wurde das an der ETH Zürich nun untersucht, und am 10. Oktober 2024 veröffentlicht. Das Ergebnis ist ernüchternd;

„Finally, we applied our benchmarking suite to evaluate 12 popular LLMs, identifying that both current models and state-of-the-art benchmarks exhibit critical shortcomings in the context of the Act. In particular, none of the examined models are fully compliant with the requirements of the EU AI Act, and certain technical requirements cannot be currently assessed with the available set of tools and benchmarks, either due to a lack of understanding of relevant model aspects (e.g., explainability), or due to inadequacies in current benchmarks (e.g., privacy)“ (Guldimann et al. (2024): COMPL-AI Framework: A Technical Interpretation and LLM Benchmarking Suite for the EU Artificial Intelligence Act | PDF).

Ich bin sehr gespannt, was nun passiert, oder auch nicht passiert. Wird sich die EU mit ihren Anforderungen an KI-Anwendungen stärker durchsetzen, oder wird die Lobbyarbeit der verschiedenen Anbieter die Vorgaben mit der Zeit „aufweichen“. Möglicherweise gibt es auch einen dritten Weg: Open Source LLM erfüllt die Anforderungen und ist so leistungsfähig, wie die oftmals kommerziellen Angebote. Warum eigentlich nicht?