Das Team hinter Apertus LLM spricht selbst von einer „ChatGPT-Alternative“. Streng genommen konkurriert das Modell aber nicht direkt mit ChatGPT, Meta AI oder Claude AI, sondern mit den zugrunde liegenden KI-Modellen aus der GPT-Reihe, Llama, Gemini, Claude und Co. Ziel ist es, eine offene und transparente Basis zu schaffen, auf der solche Anwendungen künftig ebenfalls entstehen könnten.

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Open Source statt Black Box

Wie das Portal Swissinfo berichtet, wird Apertus LLM von führenden Schweizer Universitäten entwickelt, darunter die ETH Lausanne. Ziel ist ein offenes, nachvollziehbares Large Language Model, das allen Interessierten frei zugänglich ist. Im Gegensatz zu kommerziellen Lösungen sollen nicht nur die Ergebnisse, sondern auch Code und Trainingsdaten öffentlich einsehbar sein.

Das von den Universitäten entwickelte Apertus LLM ist in seiner technischen Basis mit Llama 3 von Meta aus dem Jahr 2024 vergleichbar. Seitdem haben Meta und andere große Anbieter:innen ihre Modelle zwar weiterentwickelt, doch die Schweiz setzt mit Apertus bewusst auf einen anderen Ansatz: Transparenz, Datenhoheit und Nachvollziehbarkeit statt maximaler Kommerzialisierung und geschlossener Systeme.

Unser Ziel ist es, eine Blaupause für vertrauenswürdige und souveräne KI zu schaffen – offen, transparent und für alle zugänglich,

erklärte Martin Jaggi, Professor für maschinelles Lernen an der ETH Lausanne, im Gespräch mit Swissinfo. Leandro von Werra, Forschungsleiter bei der Open-Source-Plattform Hugging Face, nennt das Projekt einen Meilenstein. Es sei zwar nicht völlig einzigartig, aber angesichts des hohen Rechenaufwands eine der ambitioniertesten Open-Source-Initiativen weltweit. Für Forschende und Entwickler:innen eröffne sich damit eine neue Dimension an Transparenz.

Forschung statt Milliardenmarkt

Im Gegensatz zu Modellen wie jene von OpenAI oder Gemini, die sich vor allem an Endnutzer:innen richten, zielt Apertus LLM auf Forschung, Bildung und Wirtschaft. Unternehmen mit sensiblen Daten – etwa aus dem Finanz- oder Gesundheitssektor – könnten von der Möglichkeit profitieren, Daten lokal zu verarbeiten und europäische Datenschutzstandards einzuhalten.

Die Entwickler:innen betonen, dass sie nicht mit den milliardenschweren Budgets von OpenAI, Anthropic oder chinesischen Playern wie DeepSeek konkurrieren wollen. Stattdessen gehe es um eine offene Architektur, die weltweit Forschenden und Entwickler:innen neue Möglichkeiten bietet.

Chancen, Grenzen und politisches Signal

Mit Apertus LLM schlägt die Schweiz bewusst einen eigenständigen Kurs ein. Während Apple mit World Knowledge Answers womöglich bald Geräte noch enger mit KI verknüpft und Meta mit einer geplanten Superintelligenz auf längere Nutzungszeiten und mehr Interaktion setzt, stehen bei Apertus vor allem Transparenz, Datenhoheit und Nachvollziehbarkeit im Fokus.

Ob das Modell international mithalten kann, hängt laut dem Branchenverband Swissmem vor allem von seiner Geschwindigkeit und Präzision im Vergleich zu kommerziellen Alternativen ab. Viele Schweizer Unternehmen arbeiten weiterhin mit internationalen Partner:innen wie OpenAI oder Microsoft zusammen, die mit enormen Budgets und Rechenkapazitäten operieren. Adam Gontarz von Swissmem betont, dass jede Institution ihre Prioritäten klar definieren müsse: maximale Datensicherheit, schnelle Innovationszyklen oder eine möglichst breite Anwendbarkeit.

Der Zeitpunkt des Launches ist kein Zufall. Die EU treibt mit dem AI Act eigene Regulierungen für den Umgang mit KI voran. Während US-Modelle wie GPT-5 und Googles Gemini die Schlagzeilen dominieren, arbeiten europäische Länder gezielt an technologischer Souveränität.

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