Модель Apertus год спустя: что удалось швейцарскому ИИ, а что нет?

Швейцарской модели по-прежнему непросто в сфере искусственного интеллекта конкурировать с ведущими разработками. Keystone / Gaetan Bally

Прошёл год с момента запуска модели Apertus. За это время её скачали более 4 млн раз, она уже нашла применение в госучреждениях, медицине и журналистике. Представленная в июле 2026 года новая версия Apertus 1.5 позволила ей сократить своё отставание от глобальных конкурентов, однако швейцарской модели по-прежнему непросто в сфере искусственного интеллекта конкурировать с ведущими мировыми разработками.

Прошёл год с момента запуска ApertusВнешняя ссылка. За это время модель скачали более 4 млн раз, и она уже нашла применение в государственных учреждениях, медицине и журналистике. Представленная в июле 2026 года версия Apertus 1.5 позволила сократить отставание от конкурентов, однако швейцарской модели по-прежнему непросто в сфере искусственного интеллекта конкурировать с ведущими разработками.

Ровно год назад Швейцария представила систему Apertus: собственную полностью открытую и многоязычную модель искусственного интеллекта (ИИ). Её разработчики подчёркивали, что устройство самой модели и процесс её создания должны быть максимально прозрачными, а сама разработка — соответствовать требованиям швейцарского законодательства о защите данных и европейского Регламента об искусственном интеллекте (AI Act). Однако уже через несколько недель после появления Apertus в её адрес начала звучать критикаВнешняя ссылка.

Некоторые пользователи называли модель «непригодной для использования» и жаловались, что она не справляется даже с самыми простыми вопросами. Спустя год главный вопрос звучит уже иначе: а кто действительно пользуется Apertus? Если судить по числу загрузок, то можно сказать, что эта модель интересна очень многим: Apertus скачали с платформы Hugging Face уже более 4 млн раз. Олег Лавровский (Oleg Lavrovsky), отвечающий за работу с сообществом Apertus, считает эту цифру показателем «международного интереса к открытым моделям искусственного интеллекта».

Практическая польза

Но число загрузок ещё ничего не говорит о том, насколько широко модель используется на практике. По словам Олега Лавровского, ему известно как минимум о 70 независимых внедрениях Apertus и более чем о ста созданных на её основе версиях. Один из примеров — сингапурский проект SEA-LIONВнешняя ссылка. Его разработчики взяли Apertus и другие модели искусственного интеллекта и самостоятельно адаптировали их для работы с языками Юго-Восточной Азии. Именно такого сценария, по словам Олега Лавровского, создатели Apertus и добивались: «Мы хотели создать базовую модель. Если другие берут Apertus, оптимизируют её или приспосабливают под свои задачи, то значит, всё происходит именно так, как мы и задумывали».

Модели искусственного интеллекта

Они могут разрабатываться и распространяться с разной степенью открытости.

Открытые модели (open-source). В открытом доступе находятся параметры модели, или «веса», код, использованный для её обучения, а также информация о данных, на которых она обучалась. Это позволяет независимым разработчикам изучать устройство модели, изменять её и в значительной степени воспроизводить процесс её создания. К этой категории относятся, например, швейцарская модель Apertus и американская OLMo.

Модели с «открытыми весами» (open weight). Разработчики публикуют параметры уже обученной модели: их можно скачать, запускать на собственной инфраструктуре и при необходимости дообучать или адаптировать. Однако полный код обучения и данные, использованные при создании модели, могут оставаться закрытыми. Примеры — семейство Llama компании Meta и Qwen китайской Alibaba.

Закрытые, или «проприетарные модели». Ключевые компоненты модели — прежде всего её веса, код обучения и обучающие данные — публично не раскрываются. Пользователь получает доступ лишь к самой системе, например через приложение или программный интерфейс. Так устроено большинство коммерческих моделей, в том числе GPT компании OpenAI и Claude компании Anthropic.

В июле 2026 года появилась версия Apertus 1.5. Среди её новых возможностей — работа с изображениями и улучшенные способности к логическому рассуждению. Следующую крупную версию, Apertus 2.0, разработчики планируют выпустить в 2027 году. Создатели Apertus подчёркивают: модель изначально не задумывалась как прямой конкурент таким популярным сервисам, как ChatGPT. Это не готовый коммерческий продукт для конечного пользователя, а базовая технологическая платформа, которую компании, государственные учреждения и научные центры могут дорабатывать под собственные задачи. Вопрос, однако, остаётся открытым: насколько активно эти возможности будут использоваться на практике, и смогут ли они принести ощутимую экономическую или общественную пользу?

Ставка на многоязычность и защиту данных себя оправдала

Некоторые компании уже нашли для Apertus вполне практическое применение. Компания Artificialy из кантона Тичино, специализирующаяся на решениях в области искусственного интеллекта, использует швейцарскую модель сразу в нескольких проектах, реализуемых как для промышленных компаний, так и для государственных учреждений. «Мы не занимаемся благотворительностью. Мы используем Apertus не потому, что обязаны это делать, а потому, что это хорошая модель». Так считает Дамиано Бинаги (Damiano Binaghi), руководитель направления глубокого обучения компании Artificialy.

Внутренние тесты компании показывают, что особенно хорошо Apertus справляется с переводом с одного языка на другой и с работой сразу на нескольких языках. Как говорит Дамиано Бинаги, «для переводческих задач наших клиентов мы часто предпочитаем Apertus другим моделям, особенно когда речь идёт о четырёх национальных языках Швейцарии или о документах с конфиденциальными данными». Один из примеров — кантон Тичино, власти которого решили использовать Apertus для автоматического перевода административных документов.

Особенно полезной модель может оказаться для кантонального миграционного ведомства: его сотрудники работают с документами на разных языках, содержащими персональные данные, поэтому здесь одинаково важны и защита информации, и качество перевода — точность передачи фактов, смысла, понятий и логических связей при сохранении естественных норм того языка, на который переводится документ. «Потребности миграционного ведомства кантона Тичино почти идеально совпадают с сильными сторонами Apertus», — говорит Дамиано Бинаги.

На поддержку разных языков разработчики Apertus с самого начала сделали особую ставку. Около 40% данных, использованных для обучения модели, приходится на языки, отличные от английского. В обучающий корпус вошли тексты более чем на 1 800 языках, в том числе на тех, которые обычно значительно хуже представлены в подобных системах, — например, на ретороманском и различных диалектах швейцарского немецкого языка. Для сравнения: по некоторым оценкам, в современных мировых моделях искусственного интеллекта на тексты не на английском языке приходится лишь около 10% объёма обучающих данных.

Отставание по возможностям сохраняется

В компании Artificialy считают, что версия Apertus 1.5 заметно лучше предшественницы справляется с переводом, компьютерным зрением, то есть обработкой изображений, и с задачами, требующими логических рассуждений. Однако возможностей для дальнейшего совершенствования всё ещё немало. «Если говорить об агентных возможностях, то, несмотря на заметный прогресс, Apertus пока не достигла уровня других моделей с открытыми весами», — говорит Дамиано Бинаги. Системы ИИ с так называемыми агентными функциями способны самостоятельно выполнять целые последовательности связанных между собой действий — например, сравнить варианты авиаперелёта, а затем забронировать билет.

Отставание видно и по результатам тестов, опубликованных самой командой Apertus. Первая и самая крупная версия модели, насчитывающая 70 млрд параметров, заметно уступала сопоставимым по размеру частично открытым моделям, прежде всего в программировании, математике и задачах, требующих логических рассуждений. Цюрихское агентство цифровых технологий Liip тестировало Apertus в рамках своей платформы ZüriCityGPT, созданной для жителей Цюриха. В компании считают, что Apertus пока не достигла уровня коммерческих моделей, хотя после выхода версии 1.5 разрыв между ними заметно сократился.

Йозеф Крукенберг (Josef Kruckenberg), отвечающий в Liip за проекты в области генеративного ИИ, говорит, что Apertus 1.5 даёт более полезные ответы, лучше следует инструкциям и чаще отказывается отвечать, если имеющейся у ней информации недостаточно для верного ответа. Но разрыв сохраняется по показателю, который в Liip считают самым важным — в надёжности. Под ней понимается то, насколько каждый элемент ответа модели действительно подтверждается доступными ей источниками. «До сих пор мы не использовали Apertus в проектах для клиентов. Мы считали, что модель к этому ещё не готова», — говорит Йозеф Крукенберг. По его словам, после выхода Apertus 1.5 прошло ещё слишком мало времени, чтобы определить, каким именно образом новую версию можно использовать в проектах для клиентов.

Цена открытости

Создать полностью открытую и одновременно конкурентоспособную модель ИИ по-прежнему очень трудно, и без компромиссов здесь не обойтись. «Настоящая прозрачность часто означает, что определённые данные использовать нельзя. А это сказывается и на результатах работы модели, и на её общих возможностях», — говорит Лесли Тео (Leslie Teo) из национальной программы AI Singapore, объединяющей сингапурские исследовательские центры и компании в сфере искусственного интеллекта. Дамиано Бинаги из Artificialy согласен с такой оценкой.

Читайте также:

Модель Apertus обучается на публичных данных, происхождение которых можно проверить. Они, что немаловажно, используются с соблюдением норм авторского права. Разработчики проприетарных систем, таких как ChatGPT, могут использовать также лицензированные наборы данных и другие обучающие материалы, полный состав которых не раскрывается публично. Это может давать им преимущество в качестве, зато, как подчёркивает Дамиано Бинаги, открытый подход укрепляет цифровой суверенитет.

Как считает Федерико Маньольфи (Federico Magnolfi), руководитель направления обработки естественного языка компании Artificialy, когда Apertus 1.0 только появилась, она уже примерно на два года отставала от лучших американских моделей: «Два года — огромный срок для отрасли, которая меняется каждые три месяца». Чтобы сократить это отставание, нужны новые циклы обучения модели, дополнительные вычислительные мощности и инвестиции. Модель Apertus — флагманский проект швейцарской исследовательской программы Swiss AI Initiative, созданной ведущими вузами страны (ETH Zürich и EPFL) с целью разработки открытых моделей искусственного интеллекта.  

Олег Лавровский признаёт, что модель Apertus уже использует значительную долю доступных общественных вычислительных ресурсов. А поскольку эти мощности ограничены и на них претендуют и другие научные проекты, то вопрос о том, сколько ресурсов следует выделять именно Apertus, вызывает споры. При этом не все её слабые места связаны с самой моделью. Языковая модель — лишь один из компонентов более сложной системы собственно ИИ.

Не менее важно, насколько хорошо работает окружающее её программное обеспечение: например, модули, которые находят информацию, относящуюся к запросу пользователя, и определяют, какие данные наиболее важны для ответа. Йозеф Крукенберг считает, что эти программные компоненты ещё предстоит лучше приспособить к особенностям модели Apertus. Во время испытаний, организованная Liip, система, например, дала неточный ответ на вопрос о численности населения Цюриха. Причина была не только в самой модели: поисковый модуль не сумел выбрать самый свежий источник.

По мнению Йозефа Крукенберга, этот пример показывает, что одной хорошей модели ИИ недостаточно, чтобы вся система могла успешно конкурировать с другими моделями и решениями: «Вся окружающая экосистема тоже должна быть на соответствующем уровне». На втором году существования Apertus этой модели предстоит решать сразу две крупные задачи: совершенствовать саму модель и одновременно развивать экосистему, от которой зависит её работа. И если швейцарская модель хочет оставаться конкурентоспособной и находить всё более широкое применение на практике, то решающее значение будет для неё иметь успех на обоих этих направлениях.

Читайте также по теме:

Перевод с итальянского. Русскоязычная версия под редакцией НК, ИП, АП.