Schweizer KI-Meilenstein: Warum Apertus wichtig ist, auch wenn wir es (noch) nicht einsetzen

Bravo, Schweiz! Apertus ist da – das erste grosse Open-Source-Sprachmodell aus der Schweiz!

Ein grosses Kompliment an die EPFL, die ETH Zürich und die gesamte Swiss AI Initiative. Mit Apertus wurde gestern das erste grosse, offene Sprachmodell aus der Schweiz veröffentlicht. Ein Meilenstein, der zeigt, dass die Schweiz im internationalen KI-Wettbewerb nicht nur mithalten, sondern aktiv Akzente setzen kann.

Für uns bei Meeting Metrics sind Initiativen wie diese zentral: Sie stärken den Innovationsstandort Schweiz und schaffen die Basis für vertrauenswürdige KI. Gleichzeitig möchten wir einige Missverständnisse rund um Apertus einordnen.

Ist Apertus das „Schweizer ChatGPT“ – und versteht endlich Dialekt?

Viele Beiträge in den sozialen Medien feiern Apertus als das Modell, das endlich perfekt Schweizerdeutsch versteht. Ganz so einfach ist es nicht.

Apertus ist ein offenes Schweizer LLM und steht damit in direkter Konkurrenz zu Open-Source-Modellen wie Llama (Meta), Mistral oder Gemma (Google) – nicht zu geschlossenen Systemen wie ChatGPT. Seine grosse Besonderheit ist weniger die Sprachbeherrschung im Dialekt, sondern vielmehr die transparente und rechtlich saubere Datengrundlage, auf der es trainiert wurde. Genau darin liegt der echte Durchbruch für vertrauenswürdige KI.

In unseren Tests zeigte sich: Die Schweizerdeutsch-Fähigkeiten sind vergleichbar mit anderen Modellen – ChatGPT und grössere internationale LLMs schneiden hier teilweise sogar besser ab.

Warum wir bei Meeting Metrics (noch) nicht auf Apertus setzen

Unsere Plattform analysiert und fasst Meetings automatisch zusammen. Dafür brauchen wir Modelle, die an der absoluten Leistungsgrenze arbeiten. Apertus ist ein grosser Fortschritt, aber für unseren konkreten Anwendungsfall aktuell noch nicht die erste Wahl:

1. Genauigkeit: Laut eigenen Benchmarks liegt die 70B-Version von Apertus auf dem Niveau von Llama 3.1 70B – ein Modell, das bereits seit über einem Jahr auf dem Markt ist. Neuere Open-Source-Modelle liefern uns derzeit noch bessere Ergebnisse.
2. Kontextfenster: Apertus verarbeitet ca. 65'000 Tokens (etwa 1.5 bis 2 Stunden Meeting). Modelle wie Llama 3.3 oder Gemma schaffen bereits 128'000 Tokens und können damit 4 bis 5 Stunden Meetings analysieren – ein klarer Vorteil für unsere Kunden.
3. Dialekt: Ein signifikanter Vorteil in Schweizerdeutsch konnten wir bisher nicht feststellen.

Ein Meilenstein für die Schweizer Tech-Szene

Auch wenn wir Apertus momentan nicht einsetzen, sehen wir die Veröffentlichung als wichtigen Impuls für den Schweizer KI-Standort. Ein grosses, vollständig offenes und transparentes Modell „Made in Switzerland“ ist ein entscheidender Schritt in Richtung souveräner und vertrauenswürdiger KI.

Wir gratulieren dem Team hinter Apertus herzlich und werden die Weiterentwicklung mit Spannung verfolgen.