APERTUS: Zwischen Vision und Realität?

TLDR: Das Schweizer KI-Sprachmodell APERTUS sorgt für kontroverse Diskussionen. Während die Performance-Defizite und technischen Schwächen berechtigt kritisiert werden, übersehen viele die revolutionäre Grundidee: vollständige Transparenz, ethische Datennutzung und die Demokratisierung von KI-Technologie. APERTUS ist weniger ein fertiges Produkt als vielmehr ein mutiges Statement für eine offene, europäische Alternative zu den dominierenden US- und chinesischen KI-Systemen. Die Frage ist nicht, ob APERTUS heute perfekt ist - sondern welche Weichen für die Zukunft der KI-Entwicklung gestellt werden.

APERTUS ist mehr als nur ein KI-Modell

Im September 2025 veröffentlichten die ETH Zürich, EPFL und das CSCS gemeinsam APERTUS - das erste vollständig transparente Schweizer KI-Sprachmodell. Die Reaktionen fielen gemischt aus: Während einige das Modell als "Schande" bezeichneten und Performance-Defizite kritisierten, lobten andere die radikale Offenheit und den Fokus auf digitale Souveränität. Doch diese Diskussion verpasst einen entscheidenden Punkt: APERTUS ist nicht nur ein weiteres Sprachmodell, sondern ein Paradigmenwechsel in der KI-Entwicklung. Und bevor mich hier alle gleich kritisieren oder sagen, ich sei ein Fanboy, lass uns kurz die Fakten und der gesamte Aufbau hinter dem Modell, welches wir heute APERTUS nennen anschauen.

Die Vision hinter APERTUS: Transparenz als Grundprinzip

APERTUS unterscheidet sich fundamental von kommerziellen Modellen wie ChatGPT oder Claude. Während diese als "Black Boxes" funktionieren, deren interne Prozesse geheim bleiben, ist bei APERTUS alles einsehbar: Architektur, Trainingsdaten, Modellgewichte und der gesamte Entwicklungsprozess. Diese radikale Transparenz erfüllt als erstes Modell vollständig die Anforderungen der EU AI-Verordnung.

Das Training erfolgte ausschliesslich mit öffentlich verfügbaren Daten unter strikter Beachtung von Datenschutz und Urheberrecht. Opt-out-Anfragen von Websites wurden respektiert, persönliche Daten systematisch entfernt. Diese ethische Herangehensweise steht im starken Kontrast zu vielen kommerziellen Modellen, die ohne explizite Zustimmung auf urheberrechtlich geschützte Inhalte zugreifen.

Schon der Name "Apertus" lateinisch für "offen". ist daher kein Zufall, sondern Programm. Die Wahl eines lateinischen Begriffs anstelle einer nationalen Marke wie "SwissLLM" war eine bewusste Entscheidung, um Neutralität und globale Anwendbarkeit zu signalisieren. Die vollständige Offenlegung von Architektur, Trainingsdaten, Modellgewichten und dem gesamten Trainingsprozess soll es Forschern, Unternehmen und der Zivilgesellschaft ermöglichen, die Funktionsweise des Modells lückenlos zu verstehen und darauf aufzubauen.  

Im Kern der Swiss AI Initiative steht eine Mission, die über reine technologische Leistungsfähigkeit hinausgeht: die Sicherung digitaler Souveränität und die Förderung des Gemeinwohls. Finanziell ausgestattet mit einem substanziellen Zuschuss von 20 Millionen CHF durch den ETH-Rat und über 10 Millionen GPU-Stunden Rechenzeit auf dem Supercomputer "ALPS" , wird die Initiative als die "weltweit grösste Open-Science-/Open-Source-Anstrengung für KI-Grundlagenmodelle" beschrieben. Diese Rahmung ist entscheidend, denn sie positioniert APERTUS bewusst nicht als kommerzielles Produkt, das auf Gewinnmaximierung abzielt, sondern als eine Form öffentlicher digitaler Infrastruktur. Dieser Weg unterstreicht einen fundamentalen Paradigmenwechsel: KI soll nicht als exklusives Gut einiger weniger Konzerne verstanden werden, sondern als eine zugängliche, vertrauenswürdige und gemeinwohlorientierte Ressource.  

Dieser Ansatz ist eine direkte Reaktion auf die wachsende Abhängigkeit von ausländischen Technologien und die damit verbundenen Risiken für die digitale Souveränität der Schweiz und Europas. Indem eine nationale, auf öffentlichen Werten basierende Alternative geschaffen wird, versucht die Initiative, eine technologische und datenpolitische Eigenständigkeit zu wahren und die Kontrolle über eine Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts zu sichern.  

Ein bewusstes Gegennarrativ zur "Black Box"-KI: Compliance by Design

APERTUS wurde also explizit als Alternative zu den dominanten, intransparenten Modellen aus den USA und China konzipiert. Die Entwickler:Innen und Forscher:Innen hinter dem Projekt kritisieren wiederholt, dass die "Zutaten", die zur Herstellung kommerzieller Systeme verwendet werden, geheim gehalten werden. Diese Systeme agieren als "Black Box", bei der es nahezu unmöglich ist, die Herkunft der Trainingsdaten zu überprüfen, potenzielle Manipulationen in den generierten Antworten nachzuvollziehen oder systemische Verzerrungen (Bias) zu identifizieren und zu korrigieren.  

Ein entscheidender strategischer Aspekt von APERTUS ist also die proaktive Ausrichtung an den regulatorischen Anforderungen der Europäischen Union. Das Modell wird als das erste grosse LLM präsentiert, das die Transparenzpflichten des EU AI Act vollständig erfüllt – und zwar "by design", also von Grund auf, und nicht als nachträgliche Anpassung. Diese Konformität ist ein zentraler Bestandteil seiner Wertschöpfung.  

APERTUS zielt darauf ab, die sichere, standardmässige Wahl für diese Organisationen zu werden und so eine Nische zu schaffen, die weniger anfällig für den reinen Leistungswettbewerb mit US-amerikanischen und chinesischen Unternehmen ist. Dies ist ein strategischer Schachzug, um aus dem regulatorischen Umfeld Europas einen Wettbewerbsvorteil zu ziehen.

Und mit über 1’000 unterstützten Sprachen, darunter Schweizerdeutsch und Rätoromanisch, setzt APERTUS neue Massstäbe. 40% der Trainingsdaten stammen aus nicht-englischen Quellen – ein deutlicher Unterschied zu den stark anglo-zentrierten kommerziellen Modellen. Dies ist nicht nur technisch relevant, sondern auch kulturpolitisch: APERTUS bewahrt sprachliche Diversität in einer zunehmend von wenigen dominierenden Sprachen geprägten digitalen Welt.

Die Kritik: Performance und praktische Herausforderungen

Die Veröffentlichung von APERTUS hat dann aber auch eine stark polarisierte Reaktion in der Öffentlichkeit und der Fachwelt hervorgerufen, die direkt die in der Anfrage angedeutete Ambivalenz widerspiegelt ("nicht nur gute Neuigkeiten"). Es haben sich zwei dominante, oft widersprüchliche Narrative herausgebildet: Einerseits wird das Projekt als wegweisender Meilenstein für eine ethische und souveräne KI gefeiert, andererseits wird es für seine praktischen Leistungsdefizite scharf kritisiert.

Hier kannst Du Apertus unter PublicAi.co gleich testen: (Login für Websuche, kostenlos)

Der offene Ansatz wird als essenziell angesehen, um ein Monopol durch “ein paar wenige Tech-Milliardäre” zu verhindern, die zudem ihre Trainingsdaten oft ohne Rücksicht auf Urheberrechte zusammentragen. In diesem Narrativ ist APERTUS nicht nur ein Werkzeug, sondern ein politisches Statement und ein Beweis dafür, dass ein anderer, verantwortungsvollerer Weg in der KI-Entwicklung möglich ist.

So sind auch die Reaktionen auf Reddit und LinkedIn charakteristisch für die Ambivalenz: Während einige Nutzer:Innen die digitale Souveränität begrüssen, zeigen sich andere enttäuscht. Ein Nutzer kommentierte beispielweise: "Wow it's bad and I say this as a Swiss person." Gleichzeitig loben technische Diskussionen innovative Ansätze wie den "Goldfish Loss"-Trainingsansatz.

Fachmedien aber auch populäre Medien testeten APERTUS direkt und berichteten von "deutlichen Schwächen in der Logik" trotz beeindruckender Sprachvielfalt und viele warnen vor überzogenen Erwartungen und betonen die Realitäten begrenzter Ressourcen gegenüber den "Frontier Labs" der Tech-Giganten.

Im Praxistest der Zeitungen “Blick” und "20 Minuten” kurz nach der Veröffentlichung lieferte vernichtende Ergebnisse. Bei der Frage nach den Mitgliedern des Schweizer Bundesrates nannte das Modell nur zwei von sieben korrekt. Es erfand eine grüne Bundesrätin namens “Vinterti Monic”, ordnete Bundesrat Guy Parmelin der falschen Partei zu und listete einen ehemaligen Nationalrat als Bundesrat auf und bei meinen Tests auch mit Websuche kam dann ein Bundesrat, der nicht mehr aktiv ist. Auch bei geografischen Fakten scheiterte es, indem es die Dufourspitze falsch benannte und in den Berner statt den Walliser Alpen verortete. Andere Nutzer:Innen bestätigten in ihren Tests eine hohe Rate an “Halluzinationen”, also der Generierung von plausibel klingenden, aber falschen Informationen.

Technische Schwächen im direkten Vergleich

Die Benchmark-Ergebnisse sprechen dann auch eine eher klare Sprache: APERTUS-70B erreicht nur 69,6% beim MMLU-Test, während Claude 3.5 Sonnet 88,7% schafft. In Mathematik (GSM8K: 77,6%) und Programmierung (HumanEval: 73,0%) bleibt das Modell deutlich hinter der Konkurrenz zurück. Diese Performance-Defizite sind real und nicht von der Hand zu weisen.

Expert:Innen bemängeln die vorzeitige Veröffentlichung. Nach nur zwei Anfragen bemerkt man einen eklatanten Mangel an Trainingszeit. Diese Kritik trifft einen wichtigen Punkt: Die Veröffentlichung eines unausgereiften Modells schadet nicht nur dem Projekt selbst, sondern auch der Glaubwürdigkeit der europäischen KI-Entwicklung insgesamt.

Der Kompromiss zwischen Leistung und Vertrauen: Ein strategisches Kerndilemma

Die zentrale strategische Frage, die über den Erfolg von APERTUS entscheiden wird, lautet: Sind Unternehmen bereit, eine geringere Spitzenleistung im Austausch für ein höheres Mass an Transparenz, Datensicherheit und regulatorischer Konformität in Kauf zu nehmen?

Die Antwort auf diese Frage ist branchenspezifisch. Für ein Startup, das einen verbraucherorientierten Chatbot entwickelt, wird wahrscheinlich das leistungsstärkste verfügbare Modell die erste Wahl sein. Für Sektoren wie das Bankwesen hingegen, wo Datenschutz und Bankgeheimnis gesetzlich verankert sind, verschiebt sich die Priorität. Die Schweizerische Bankiervereinigung sieht hier "grosses langfristiges Potenzial", räumt aber gleichzeitig ein, dass viele Banken bereits KI-Projekte mit anderen LLMs umsetzen. Dies verdeutlicht die Herausforderung: Die Vorteile von Vertrauen und Compliance müssen so signifikant sein, dass sie die Trägheit und die Leistungsvorteile etablierter Lösungen überwinden können.  

Die Strategie von APERTUS zielt darauf ab, nicht auf dem offenen Feld der allgemeinen Leistungsfähigkeit zu gewinnen, sondern in den "befestigten Burgen" regulierter Industrien, in denen die "Kosten eines Fehlers" oder der Nichteinhaltung von Vorschriften aussergewöhnlich hoch sind. Ein Finanzinstitut, das einen internen Compliance-Checker entwickelt, oder eine Regierungsbehörde, die sensible Bürgerdaten analysiert, unterliegt anderen Zwängen. Für sie ist die Fähigkeit, ein Modell intern zu hosten, zu modifizieren und vor allem sein Verhalten und die Herkunft seiner Daten gegenüber einem Auditor zu verteidigen, ein geschäftskritisches Merkmal. APERTUS wurde für den Auditor entwickelt, nicht nur für den Endnutzer. Dies ist seine einzigartige, verteidigungsfähige Marktposition.

Der europäische Kontext: Apertus vs. Mistral AI und Aleph Alpha

Im europäischen Wettbewerbsumfeld positioniert sich APERTUS in einer einzigartigen Nische, die sich deutlich von den Strategien seiner Hauptkonkurrenten unterscheidet.

• Mistral AI (Frankreich): Mistral konzentriert sich auf die Entwicklung hocheffizienter, leistungsstarker "Open-Weight"-Modelle, die bei Benchmarks direkt mit den weltweit führenden Modellen konkurrieren. Ihre Strategie ist klar auf Leistung und Effizienz ausgerichtet, um im globalen Wettbewerb zu bestehen.  

• Aleph Alpha (Deutschland): Aleph Alpha legt ebenfalls den Fokus auf Souveränität, Nachvollziehbarkeit (Explainability) und Anwendungsfälle für regulierte Branchen. Ihr Geschäftsmodell ist jedoch stärker kommerziell und proprietär ausgerichtet und basiert hauptsächlich auf API-Zugängen.  

• APERTUS' Nische: APERTUS differenziert sich, indem es eine öffentlich finanzierte, vollständig quelloffene (nicht nur "open-weight") Initiative ist, die ein beispielloses Mass an überprüfbarer Transparenz und grundlegender Mehrsprachigkeit bietet. Es ist weniger ein direkter Konkurrent als vielmehr eine grundlegende, nicht-kommerzielle Alternative, die auf Vertrauen und Compliance statt auf roher Leistung basiert.  

Strategische Einordnung: Der lange Weg zur digitalen Souveränität?

APERTUS positioniert sich bewusst als Alternative zu proprietären US- und chinesischen Modellen. Während die Performance derzeit noch hinter Top-Modellen zurückbleibt, könnte der Transparenz-Ansatz langfristig Vertrauen schaffen. Als erstes EU AI Act-konformes Modell könnte APERTUS zum Referenzstandard für europäische KI-Entwicklung werden.

Schweizer Industrieverbände begrüssen die Initiative, warnen jedoch vor hartem Wettbewerb. Es gibt "keine Garantie, dass die Schweizer Industrie massenhaft auf APERTUS umsteigt" – die Akzeptanz hängt von messbaren Verbesserungen ab. Diese nüchterne Einschätzung zeigt die Herausforderungen auf dem Weg zur praktischen Relevanz.

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Wo wir stehen: Eine ehrliche Bestandsaufnahme

APERTUS befindet sich in einer paradoxen Situation: Technisch noch nicht konkurrenzfähig, konzeptionell aber wegweisend. Die vollständige Transparenz, ethische Datennutzung und multilinguale Ausrichtung sind bedeutende Innovationen, die das Potenzial haben, die KI-Entwicklung nachhaltig zu prägen.

Die Performance-Defizite sind real, aber nicht überraschend. Grosse Sprachmodelle benötigen massive Ressourcen und jahrelange Erfahrung. Die Schweizer Forschungsinstitute haben mit APERTUS einen ersten, mutigen Schritt gemacht – aber es ist eben nur der erste Schritt auf einem langen Weg.

Wohin die Reise geht: Drei Szenarien für die Zukunft

Szenario 1: Der kontinuierliche Aufholprozess

APERTUS entwickelt sich schrittweise weiter, baut Performance-Defizite ab und etabliert sich als vertrauensvolle Alternative für europäische Unternehmen und Institutionen. Der Fokus liegt auf Nischenmärkten, wo Transparenz und Datenschutz wichtiger sind als absolute Performance.

Szenario 2: Das europäische Gemeinschaftsprojekt

APERTUS wird zum Nukleus einer europäischen KI-Initiative. Andere Länder und Institutionen beteiligen sich, bringen Ressourcen ein und schaffen gemeinsam eine schlagkräftige Alternative zu US- und chinesischen Systemen.

Szenario 3: Der Lernprozess mit Neuausrichtung

APERTUS dient als wichtiger Lernprozess. Die gewonnenen Erfahrungen fliessen in ein ambitionierteres Nachfolgeprojekt ein, das die Transparenz-Prinzipien beibehält, aber mit grösseren Ressourcen und realistischeren Zielen entwickelt wird.

Die entscheidenden Weichen für die Zukunft

Der langfristige Erfolg hängt davon ab, ob kontinuierliche Finanzierung und Entwicklungsressourcen gesichert werden können. Die Schweizer Forschungsförderung und europäische Initiativen wie Horizon Europe könnten entscheidend werden.

Was klar ist: APERTUS braucht eine aktive Entwicklergemeinschaft und ein Ökosystem von Anwendungen und Services. Nur so kann die theoretische Offenheit in praktischen Nutzen übersetzt werden.

Die (eventuell vorzeitige) Veröffentlichung hat gezeigt: Überzogene Erwartungen schaden mehr als sie nützen. Eine ehrliche Kommunikation über Fähigkeiten und Limitierungen ist entscheidend für die Glaubwürdigkeit.

Wichtige Erkenntnisse für die KI-Entwicklung

1. Transparenz ist machbar: APERTUS beweist, dass vollständig offene KI-Entwicklung möglich ist und dabei ethische Standards eingehalten werden können.

2. Performance ist nicht alles: In bestimmten Anwendungsbereichen können Vertrauen, Transparenz und Datenschutz wichtiger sein als absolute Leistung.

3. Europa kann eigenständige Wege gehen: Die Initiative zeigt, dass Europa nicht auf US- oder chinesische KI-Systeme angewiesen ist, sondern eigene Alternativen entwickeln kann.

4. Ressourcen entscheiden: Ohne massive Investitionen und langfristige Unterstützung bleiben auch die besten Ideen Theorie.

5. Community matters: Offene KI-Systeme leben von einer aktiven Entwicklergemeinschaft und praktischen Anwendungen.

So oder so: ich bin ich nach wie vor überzeugt: Die Zukunft gehört nicht mehr dem Einzelgang, sondern dem gemAInsamen arbeiten mit intelligenten Systemen. Wir stehen am Beginn einer Ära, in der die Grenzen zwischen Mensch und Maschine durch Sprache neu definiert werden – einer Ära, in der wir mit unseren Computern nicht mehr über Tastaturen und Mäuse kommunizieren, sondern durch die natürlichste Form der menschlichen Interaktion: das Gespräch. Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch

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Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram.Ai und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Quellen und weitere Informationen:

Blick. Schweizer KI Apertus im Test: Wer ist Bundesrat Vinterti Monic? Blick Digital. https://www.blick.ch/digital/schweizer-ki-apertus-im-test-wer-ist-bundesrat-vinterti-monic-id21193504.html

Blick. Sprachmodell Apertus: Jetzt kommt das ChatGPT aus der Schweiz. Blick Digital. https://www.blick.ch/digital/sprachmodell-apertus-jetzt-kommt-das-chatgpt-aus-der-schweiz-id21191706.html

Digitec. «Apertus» – die Schweizer KI ist da. Digitec. https://www.digitec.ch/de/page/apertus-die-schweizer-ki-ist-da-39387

ETH Zürich. Apertus: Ein vollständig offenes, transparentes und mehrsprachiges Sprachmodell. ETH News. https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2025/09/medienmitteilung-apertus-ein-vollstaendig-offenes-transparentes-und-mehrsprachiges-sprachmodell.html

ETH Zürich. Press Release: A fully open, transparent and multilingual Large Language Model. ETH Zürich. https://ethz.ch/content/dam/ethz/main/news/eth-news/2025/09/250902-llm/MM_Apertus_LLM_en.pdf

Gummadi, S. D. Swiss AI's Apertus 70B and 8B: A Complete Deep Dive into Switzerland's Revolutionary Open Language Models. Medium. https://medium.com/@gsaidheeraj/swiss-ais-apertus-70b-and-8b-a-complete-deep-dive-into-switzerland-s-revolutionary-open-language-90a88b904f6b

Hugging Face. swiss-ai/Apertus-70B-2509. Hugging Face Model Hub. https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-70B-2509

Meeting Metrics. Schweizer KI-Meilenstein: Warum Apertus wichtig ist, auch wenn wir es noch nicht einsetzen. Meeting Metrics Blog. https://meetingmetrics.ai/blog/schweizer_ki_meilenstein_warum_apertus_wichtig_ist_auch_wenn_wir_es_noch_nicht_einsetzen

Notebookcheck. Apertus: Open Source KI abseits von Big-Tech - Neues Schweizer KI-Sprachmodell setzt auf Transparenz und Gemeinwohl. Notebookcheck News. https://www.notebookcheck.com/Apertus-Open-Source-KI-abseits-von-Big-Tech-Neues-Schweizer-KI-Sprachmodell-setzt-auf-Transparenz-und-Gemeinwohl.1105583.0.html

Reddit. New Open LLM from Switzerland "Apertus", 40%+ training data is non English. r/LocalLLaMA. https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1n6eimy/new_open_llm_from_switzerland_apertus_40_training/

Schweizer Radio und Fernsehen. (2025, September). Öffentlicher Programmcode: Forscher trainieren auf Schweizer Supercomputer neues KI-Modell. SRF News. https://www.srf.ch/news/schweiz/oeffentlicher-programmcode-forscher-trainieren-auf-schweizer-supercomputer-neues-ki-modell

Swiss AI Initiative. Apertus. Swiss AI Initiative. https://www.swiss-ai.org/apertus

Swissinfo. Switzerland launches transparent ChatGPT alternative. Swissinfo. https://www.swissinfo.ch/eng/swiss-ai/switzerland-launches-transparent-chatgpt-alternative/89929269

The AI Track. Switzerland Releases Apertus, a National Open-Source AI Model. The AI Track. https://theaitrack.com/switzerland-apertus-open-ai-model-launch/

Watson. Apertus: Freie Schweizer KI lässt ChatGPT und Co. alt aussehen. Watson Digital. https://www.watson.ch/digital/schweiz/297604324-apertus-freie-schweizer-ki-laesst-chatgpt-und-co-alt-aussehen