Швейцария показала свою «нейтральную» языковую модель

В Швейцарии представили Apertus, первую «национальную» большую языковую модель с открытым исходным кодом, разработанную консорциумом госинститутов. Новая нейросеть позиционируется как альтернатива закрытым коммерческим решениям.

Ключевое преимущество Apertus — в полной прозрачности: авторы опубликовали не только саму ИИ-модель, но и весь процесс её обучения — от исходных данных до документации. Обучение велось на массиве в 15 трлн токенов, и более 40% данных подавалось не на английском языке, что делает швейцарскую «госнейросеть» одной из самых многоязычных моделей на рынке (утверждается, что она поддерживает свыше тысячи языков).

Что касается юридических аспектов, то решение соответствует местным и всеевропейским требованиям в области защиты данных и авторского права, что особенно важно для локального бизнеса и госорганизаций. Модель доступна на Hugging Face в двух версиях — на 8 млрд и 70 млрд параметров.

4 сентября, 2025

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

10.08.2026
«Шерлок» и CodeScoring представили расширенную интеграцию решений
10.08.2026
Передовые LLM рвутся из «песочниц» на просторы интернета
10.08.2026
Данные британских силовиков оказалась под прицелом вымогателей
10.08.2026
Тысячи скамеров, действовавших в Африке, попались Интерполу
10.08.2026
Cisco Talos: Хакеры декомпозируют атаки с помощью ИИ
07.08.2026
В Москве прошла вторая инженерная конференция Kuber Community Day
07.08.2026
Минцифры: Ограничения для детских SIM-карт применяются только родителями
07.08.2026
ЛК предупреждает о новом инфостилере в Telegram
07.08.2026
MAX приглашает делать «достаточно» безопасные клиенты себя
07.08.2026
40% компаний даёт ИИ‑агентам доступ к секретам

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных