In Kürze

  • Die Schweizer KI-Initiative von ETH Zürich und EPFL hat am AI+X Summit in Zürich erste Details zur nächsten Modellgeneration Apertus 2.0 vorgestellt: eine Sparse-Mixture-of-Experts-Architektur mit rund 600 Milliarden Parametern, geplant für das erste Quartal 2027.
  • Vorausgehend veröffentlichte das Team im Juli 2026 mit Apertus 1.5 eine Zwischenversion, die über fortgesetztes Pretraining mit zusätzlichen Billionen Tokens erstmals auch Bild- und Audioeingaben verarbeiten kann.
  • Apertus 2.0 soll laut Roadmap das grösste Modell werden, das vollständig auf der eigenen Schweizer Infrastruktur – dem Supercomputer Alps am Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) in Lugano – trainiert wird, mit Schwerpunkten auf Agentenfähigkeiten, Mathematik und Programmieren.

Was ist passiert?

Das Team der Schweizer KI-Initiative von ETH Zürich und EPFL hat am AI+X Summit in Zürich erste Architekturdetails zur nächsten Modellgeneration Apertus 2.0 vorgestellt. Geplant ist eine Sparse-Mixture-of-Experts-Architektur mit rund 600 Milliarden Parametern – deutlich grösser als die erste Apertus-Generation –, deren Veröffentlichung laut Roadmap für das erste Quartal 2027 vorgesehen ist. Vorausgehend hatte das Team im Juli 2026 mit Apertus 1.5 eine Zwischenversion veröffentlicht, die über fortgesetztes Pretraining mit zusätzlichen Billionen Tokens erstmals auch Bild- und Audioeingaben verarbeiten kann.

Wie schon die erste Modellgeneration soll auch Apertus 2.0 vollständig auf der eigenen Schweizer Infrastruktur trainiert werden – auf dem Supercomputer Alps am Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) in Lugano. Für die erste Apertus-Generation hatte der reine Trainingslauf des grössten Modells laut einer technischen Veröffentlichung des Teams rund drei Monate und über sechs Millionen GPU-Stunden in Anspruch genommen; bei einer Verzehnfachung der Parameterzahl auf rund 600 Milliarden dürfte der Rechenbedarf für Apertus 2.0 entsprechend höher ausfallen. Als inhaltliche Schwerpunkte nennt das Team insbesondere Agentenfähigkeiten, Mathematik und Programmieren.

Warum ist das wichtig?

Apertus ist nach wie vor das einzige vollständig offene Sprachmodell, das eine öffentlich finanzierte Institution von Grund auf unter vollständiger Offenlegung von Trainingsdaten und Modellgewichten entwickelt – ein bewusster Gegenentwurf zu den meist geschlossenen Modellen grosser US-Anbieter. Eine Bestandsaufnahme von swissinfo.ch rund ein Jahr nach dem ersten Release zeigt sowohl Fortschritte als auch Grenzen des Projekts auf; die nun vorgestellte Roadmap zu Apertus 2.0 signalisiert, dass das Team an der ursprünglichen Strategie eines vollständig offenen, in der Schweiz trainierten Modells festhält und sie mit deutlich grösserem Massstab fortführen will.

Die Weiterentwicklung erfolgt allerdings in einem schwierigen Umfeld: Parallel berichteten Schweizer Medien zuletzt wiederholt darüber, dass internationale Technologiekonzerne gezielt KI-Fachkräfte von der ETH Zürich und der EPFL abwerben, während der ETH-Bereich laut eigenen Angaben rund 20 Millionen Franken zusätzlich in die Initiative investiert, um Fachwissen im Land zu halten. Der Sprung von der ersten Apertus-Generation auf eine rund 600 Milliarden Parameter grosse Architektur erfordert zudem substanziell mehr Rechenleistung und Finanzierung – ein Test dafür, ob die Schweiz ihr Vorzeigeprojekt für offene KI auch im grösseren Massstab eigenständig weiterentwickeln kann.

Was bedeutet das für die Schweiz?

Redaktionelle Einordnung: Die folgenden Schlussfolgerungen beziehen sich auf die genannten Quellen. Sie sind keine zusätzlichen Meldungen der Originalquelle.

  • Apertus bleibt das einzige vollständig offene Sprachmodell, das von öffentlich finanzierten Schweizer Hochschulen von Grund auf unter Offenlegung von Trainingsdaten und Gewichten entwickelt wird – ein Gegenmodell zu geschlossenen US-Anbietern, das Schweizer Behörden, Spitälern und Forschungseinrichtungen eine prüfbare, lokal betreibbare Alternative bietet.
  • Dass die Weiterentwicklung in einer Phase stattfindet, in der Berichten zufolge Big-Tech-Konzerne gezielt Schweizer KI-Fachkräfte abwerben, erhöht den Druck auf ETH Zürich und EPFL, das Projekt personell und finanziell abzusichern, um die eigene Kompetenz im Land zu halten.
  • Die geplante Grössenordnung von rund 600 Milliarden Parametern dürfte den Rechenbedarf gegenüber der ersten Apertus-Generation deutlich erhöhen und unterstreicht den langfristigen Investitionsbedarf in Schweizer Supercomputing-Infrastruktur wie den CSCS-Rechner Alps in Lugano.

Verwendete Quellen

swissinfo.ch ordnete den Entwicklungsstand und die Roadmap von Apertus ein; technische Details zur Zwischenversion Apertus 1.5 und zur geplanten Architektur von Apertus 2.0 stammen aus dem offiziellen Hugging-Face-Blog des Swiss-AI-Teams.

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Häufige Fragen

Was ist die Kernaussage zu Apertus 2.0: ETH Zürich und EPFL planen deutlich grössere Schweizer KI-Modellgeneration?

Die Schweizer KI-Initiative von ETH Zürich und EPFL hat am AI+X Summit in Zürich erste Details zur nächsten Modellgeneration Apertus 2.0 vorgestellt: eine Sparse-Mixture-of-Experts-Architektur mit rund 600 Milliarden Parametern, geplant für das erste Quartal 2027.

Warum ist diese KI-Meldung für die Schweiz relevant?

Apertus bleibt das einzige vollständig offene Sprachmodell, das von öffentlich finanzierten Schweizer Hochschulen von Grund auf unter Offenlegung von Trainingsdaten und Gewichten entwickelt wird – ein Gegenmodell zu geschlossenen US-Anbietern, das Schweizer Behörden, Spitälern und Forschungseinrichtungen eine prüfbare, lokal betreibbare Alternative bietet.

Welche Quelle nutzt KI News Schweiz für diese Einordnung?

swissinfo.ch ordnete den Entwicklungsstand und die Roadmap von Apertus ein; technische Details zur Zwischenversion Apertus 1.5 und zur geplanten Architektur von Apertus 2.0 stammen aus dem offiziellen Hugging-Face-Blog des Swiss-AI-Teams.