An der zweiten Open Source AI Conference in Bern kündigt ETH-Forscher Imanol Schlag die kommende Apertus-Version mit deutlich mehr Schweiz-spezifischem Material an. Auch das Bundesgericht prüft den Einsatz.
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Apertus wird mit Version 1.5 messbar schweizerischer – und für die Justiz greifbar.
Am Mittwoch ist in Bern die zweite Open Source AI Conference von CH Open und Red Hat über die Bühne gegangen. Imanol Schlag, Co-Lead des Apertus-Projekts am ETH AI Center, hat dort das Update zur kommenden Apertus-Version 1.5 angekündigt. Wichtigster Punkt: deutlich mehr Schweiz-spezifisches Material im Training – darunter Dokumente aus dem Rechtswesen.
Apertus ist das vollständig offene Sprachmodell von ETH Zürich, EPFL und dem Schweizer Supercomputing Centre CSCS, das seit September 2025 in zwei Grössen (8B und 70B Parameter) frei verfügbar ist – Trainingsdaten, Modellgewichte und Code inklusive. Schlag betonte in Bern, warum das wichtig ist: «Open Weights»-Modelle, wie sie viele grosse Tech-Konzerne als offen vermarkten, seien zwar herunterladbar – aber weder vollständig transparent noch reproduzierbar. Apertus dokumentiert hingegen den gesamten Weg.
Mit Version 1.5 wird das Modell jetzt deutlich schweizerischer. Daniel Brunner, Bereichsleiter Informatik am Bundesgericht, machte in seinem Vortrag klar, warum das gerade für die Justiz zählt: KI-Modelle entscheiden je nach Trainingsdaten unterschiedlich. Während in Europa stärker der Schutz von Tieren oder Individuen gewichtet werde, gälten in anderen Kulturkreisen andere Prioritäten. Für erklärbare und nachvollziehbare Justiz-Anwendungen sei deshalb ein offenes, regional verankertes Modell essentiell.
Die Konferenz zog rund 200 Teilnehmende an – mehr als bei der ersten Ausgabe vor einem Jahr. Drei Punkte zogen sich durch die Vorträge:
Parallel zur Konferenz lief in Bern eine zweite Debatte: der Branchenverband SwissAI forderte am Freitag, dass der Bund digitale Souveränität verbindlich in der öffentlichen Beschaffung verankern soll. Bundesverwaltung, staatsnahe Betriebe und kritische Infrastrukturen sollen bei KI- und Cloud-Lösungen Kriterien wie Datenstandort, Auditierbarkeit und Exit-Strategien anwenden müssen. Als warnendes Beispiel nannte der Verband DeepL – ein als europäisch wahrgenommener Anbieter, der seine Infrastruktur trotzdem über Amazon Web Services skaliert.
Das passt zu dem, was an der Open Source AI Conference unausgesprochen mitschwang: Wer KI nicht selbst bauen will, bleibt vom Stack abhängig. Aarno Aukia von VSHN skizzierte deshalb einen souveränen Schweizer KI-Stack mit OpenShift, Open-Weight-Modellen wie Apertus oder Mistral, vLLM als Inferenz-Server und PostgreSQL mit pgvector für Retrieval.
Drei Dinge sind konkret:
Die nächste Ausgabe von Apertus dürfte das deutlich machen: Ein Schweizer LLM ist kein PR-Projekt mehr, sondern ein Werkzeug, das das Bundesgericht in Lausanne ernsthaft prüft.