Apertus, dal latino “aperto”, è un nuovo modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) sviluppato da un consorzio di università svizzere insieme al Centro Svizzero di Supercalcolo (CSCS). I ricercatori lo definiscono una delle piattaforme di intelligenza artificiale open source più potenti mai create, pensata per offrire un approccio radicalmente diverso rispetto ai colossi americani e cinesi che oggi dominano il settore.

Secondo i benchmark, Apertus si colloca a un livello simile a Llama 3 di Meta lanciato lo scorso anno. Non si tratta quindi del modello più potente sul mercato, ma le sue caratteristiche lo rendono comunque una soluzione estremamente competitiva. Il modello è stato addestrato su 15 trilioni di token utilizzando Alps, il supercomputer del CSCS che integra 132 GPU Nvidia H100, e viene distribuito in due versioni: una più leggera da 8 miliardi di parametri, adatta a utilizzi su scala ridotta o sperimentazioni locali, e una più grande da 70 miliardi di parametri pensata per applicazioni di ricerca avanzata e scenari commerciali di larga scala.

Ciò che rende Apertus particolarmente interessante è però la filosofia che ne ha guidato lo sviluppo. I suoi creatori non volevano soltanto realizzare un modello “grande”, ma un’alternativa realmente diversa rispetto a ChatGPT, Gemini o Claude. L’attenzione si è concentrata soprattutto sulla capacità di servire un’utenza globale, includendo un’ampia varietà di lingue non inglesi spesso trascurate nei dataset dei modelli mainstream. Questo lo rende uno strumento potenzialmente più inclusivo e vicino alle esigenze di comunità linguistiche meno rappresentate.

Il fatto che Apertus sia svizzero non è un dettaglio secondario. In un panorama dominato da Stati Uniti e Cina, la nascita di un grande modello europeo rafforza l’idea di “AI sovrana”, ossia di una tecnologia sviluppata e controllata in maniera indipendente, con standard etici e culturali distinti. La Svizzera si propone quindi come hub neutrale e affidabile, in grado di offrire soluzioni alternative alle piattaforme commerciali di Silicon Valley.

Apertus LLM

Uno degli elementi cardine del progetto è la trasparenza. Mentre Meta, con Llama, ha scelto un approccio di “open weights” che permette di accedere ai pesi ma non ai dati di addestramento, i ricercatori svizzeri puntano a una “piena apertura”, considerando che tutto il corpus di 15 trilioni di token è stato reso disponibile, insieme ai criteri di selezione e filtraggio. Questo livello di trasparenza consente non solo di comprendere come funziona il modello, ma anche di verificarne la qualità e l’affidabilità in maniera riproducibile.

Per il mondo enterprise, questo rappresenta un vantaggio notevole. La conformità normativa è infatti uno dei principali ostacoli all’adozione dell’IA generativa soprattutto in Europa, dove il nuovo AI Act e il General-Purpose AI Code of Practice impongono standard molto severi. Apertus, con il suo corpus costruito interamente su dati pubblici e filtrati per eliminare contenuti indesiderati o sensibili, si propone quindi come una soluzione adatta a rispettare tali requisiti. Il dataset esclude dati personali e protegge i diritti d’autore, garantendo un livello di integrità che manca spesso nei modelli chiusi.

Un ulteriore punto di forza è la possibilità di scaricare Apertus e installarlo direttamente su server aziendali, mantenendo così il pieno controllo sui dati. Questa opzione è particolarmente importante per le organizzazioni che vogliono preservare la sovranità digitale e non dipendere da provider esterni. Rimane però la complessità legata alla gestione delle versioni; se in futuro alcuni dati dovessero infatti essere rimossi per motivi legali o etici, non esiste un meccanismo automatico per aggiornare tutte le copie distribuite e ciò implica responsabilità dirette per le aziende in termini di governance e monitoraggio.

Nonostante il focus etico, Apertus deve comunque competere sul piano delle performance. I ricercatori coinvolti sottolineano che la narrativa secondo cui solo i modelli commerciali sarebbero in grado di offrire capacità realmente avanzate è ormai superata. Apertus dimostra invece che un LLM open source può essere potente e affidabile al tempo stesso, colmando un divario che si pensava incolmabile.