Apertus-70B-2509：开启全球语言环境的开放大模型新时代

图片来源：Apertus官方技术文档

本文核心问题：如何在保障数据合规性的同时，构建一个真正开放且支持全球语言的大型语言模型？

在人工智能领域，大型语言模型正以前所未有的速度发展，但随之而来的数据合规性、语言包容性和开放性问题日益凸显。本文将深入探讨Apertus-70B-2509这一创新性模型，它不仅拥有700亿参数的规模，更在开放性、多语言支持和数据合规方面树立了新标杆。作为一位长期关注开源AI生态的技术观察者，我将带您全面了解这一可能重塑行业格局的模型。

什么是Apertus-70B-2509？它为何值得关注？

核心问题：Apertus-70B-2509究竟是什么，它解决了哪些行业痛点？

Apertus-70B-2509是一款700亿参数的大型语言模型，由瑞士AI团队开发，旨在突破完全开放多语言模型的边界。与市场上许多闭源模型不同，Apertus不仅开源模型权重，还公开了完整的训练数据和训练细节，实现了真正的”全开放”理念。

这款模型支持超过1811种语言，采用15万亿token的预训练数据，通过分阶段课程学习了网络、代码和数学数据。技术上，它采用新型xIELU激活函数，从头开始使用AdEMAMix优化器训练，并通过QRPO进行监督微调和对齐。

反思：在AI模型日益”黑盒化”的今天，Apertus团队选择完全开放训练过程和数据来源，这种透明度不仅增强了模型可信度，也为学术研究和行业应用提供了宝贵资源。作为技术从业者，我深感这种开放精神对推动整个AI生态健康发展的重要性。

关键特性解析

1. 完全开放性：开放权重 + 开放数据 + 完整训练细节

   • 所有训练数据和配方均公开可用
   • 训练中间检查点可在同一仓库的不同分支获取

2. 大规模多语言支持：原生支持1811种语言

   • 真正面向全球语言环境设计
   • 解决了低资源语言在主流模型中被忽视的问题

3. 合规性保障：

   • 尊重数据所有者的退出同意（甚至回溯性）
   • 避免训练数据的记忆化
   • 符合欧盟AI法案透明度要求

实际应用场景：想象一位非洲小语种语言学家需要为其濒危语言开发AI工具。传统闭源模型几乎不可能支持这种低资源语言，而Apertus的开放多语言架构使研究者能够基于公开的训练方法和数据，为自己的语言定制解决方案，同时确保数据使用合规。

如何使用Apertus-70B-2509：从安装到部署的完整指南

核心问题：如何在实际项目中部署和使用Apertus-70B-2509？

Apertus-70B-2509的使用流程经过精心设计，确保开发者能够高效地将其集成到各种应用中。以下是从安装到生成内容的完整步骤。

基础安装与配置

Apertus的建模代码已集成到transformers v4.56.0中，因此首先需要升级transformers库：

pip install -U transformers

接下来，通过以下Python代码加载模型和分词器：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "swiss-ai/Apertus-70B-2509"
device = "cuda"  # 使用GPU或"cpu"使用CPU

# 加载分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
).to(device)

关键提示：根据官方建议，在生成时应设置temperature=0.8和top_p=0.9以获得最佳输出质量。这些参数平衡了创造性与连贯性，特别适合多语言内容生成任务。

长上下文处理能力

核心问题：如何充分利用Apertus的长上下文处理能力？

Apertus默认支持高达65,536个token的上下文长度，这使其特别适合处理长文档、复杂代码库或多轮对话场景。以下是如何处理长文本的示例：

# 准备模型输入
prompt = "请用简单语言解释引力的基本原理，并讨论其在宇宙中的作用。"
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# 生成输出（设置最大新token数）
generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=32768)

# 获取并解码输出
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))

实际应用场景：法律专业人士可以将长达百页的法律文件输入模型，要求其总结关键条款并识别潜在冲突。65K token的上下文窗口足以处理大多数法律文档，而无需分段处理带来的信息割裂问题。

代理式使用与工具调用

核心问题：如何让Apertus模型具备工具使用能力？

Apertus支持工具调用功能，使其能够与外部系统交互，扩展其能力边界。虽然文档中没有提供具体代码示例，但基于transformers框架的标准实现，可以通过以下方式启用：

1. 定义可用工具及其参数
2. 在提示中描述工具用途
3. 让模型决定何时调用工具及如何处理结果

反思：作为经历过多个AI项目的技术人员，我发现模型的工具调用能力是区分”玩具”和”实用”AI系统的关键。Apertus原生支持这一功能，表明团队真正关注实际应用场景，而非仅追求基准测试分数。

使用vLLM和SGLang进行API部署

核心问题：如何将Apertus部署为生产级API服务？

对于需要高吞吐量的应用场景，推荐使用vLLM和SGLang部署模型，它们提供与OpenAI格式兼容的API：

# 使用vLLM部署示例
from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="swiss-ai/Apertus-70B-2509", tensor_parallel_size=8)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.9, max_tokens=32768)

outputs = llm.generate("Give me a brief explanation of gravity in simple terms.", sampling_params)
for output in outputs:
    print(output.outputs[0].text)

实际应用场景：一家跨国电商企业可以将Apertus部署为后端服务，为全球1800多种语言的客户提供实时客服支持。vLLM的高吞吐量特性确保在流量高峰期间仍能保持响应速度，而多语言能力则消除了传统翻译中间层的延迟和错误。

模型性能评估：基准测试结果解析

核心问题：Apertus-70B-2509在各类任务上的实际表现如何？

Apertus团队对基础预训练模型和指令微调模型进行了全面评估，结果表明该模型在多项基准测试中达到了与闭源模型相当的性能水平。

评估框架与方法

评估涵盖了多个维度：

• 语言理解与生成能力
• 多语言任务表现
• 代码与数学问题解决能力
• 长上下文处理效率

虽然具体分数未在提供的文档中详细列出，但技术报告指出Apertus在多个标准基准测试中”达到了与闭源训练模型相当的性能水平”。这在完全开放模型中是相当难得的成就。

反思：在评估AI模型时，我常常发现行业过度关注单一基准分数。Apertus团队选择全面评估多维度能力，这种务实态度值得赞赏。真正有价值的模型应该在实际应用场景中表现出色，而非仅在特定测试集上得分高。

多语言能力实测

核心问题：Apertus如何处理低资源语言任务？

作为支持1811种语言的模型，Apertus在低资源语言上的表现尤为值得关注。虽然文档未提供具体案例，但基于其训练方法，我们可以推断：

1. 通过精心设计的多语言预训练数据分布
2. 采用针对语言不平衡问题的采样策略
3. 保留每种语言的独特语言特征

实际应用场景：一位研究太平洋岛国语言的学者可以使用Apertus分析其收集的口头语料，即使这种语言只有几千使用者且缺乏数字资源。模型能够理解并生成这种语言的内容，为语言保护工作提供技术支持。

训练过程揭秘：如何打造一个合规的开放大模型

核心问题：Apertus模型是如何训练的，其方法有何创新之处？

理解Apertus的训练过程对于评估其能力和局限性至关重要。该模型采用了一系列创新技术和严格的数据管理流程。

模型架构与训练参数

特性	详情
架构	Transformer解码器
预训练token数	15万亿
精度	bfloat16
GPU资源	4096块GH200
训练框架	Megatron-LM

关键创新：Apertus采用了新型xIELU激活函数和AdEMAMix优化器，这些都是从头开始训练的关键技术选择。xIELU作为激活函数可能提供了更好的梯度流动特性，而AdEMAMix优化器则可能在大规模分布式训练中表现出色。

开放资源与可复现性

核心问题：如何验证和复现Apertus的训练过程？

Apertus团队提供了完整的开放资源：

• 训练数据重建脚本：github.com/swiss-ai/pretrain-data
• 训练中间检查点：同一仓库的不同分支
• 详细技术报告：Apertus_Tech_Report.pdf

实际应用场景：学术研究团队可以基于公开的训练脚本和中间检查点，研究特定语言在训练过程中的表现变化，或者测试不同的微调策略，而无需从头开始训练整个模型。

反思：作为参与过多个AI项目的工程师，我深知可复现性对研究的重要性。Apertus不仅公开了最终模型，还提供了训练过程的各个阶段，这种透明度将极大促进AI研究的进步，特别是对于资源有限的研究机构。

模型局限性：合理预期与使用建议

核心问题：使用Apertus模型时应注意哪些局限性？

尽管Apertus功能强大，但了解其局限性对于合理应用至关重要。

内容准确性与偏见

Apertus可能生成的内容问题：

• 事实准确性不足
• 逻辑一致性问题
• 训练数据中的潜在偏见

官方声明明确指出：”这些模型应作为辅助工具使用，而非权威信息来源。用户应始终验证重要信息并批判性评估生成内容。”

实际应用场景：在医疗咨询应用中，Apertus可以提供初步信息，但必须明确标注”此信息仅供参考，不能替代专业医疗建议”，并引导用户咨询持证医生。

个人数据保护

核心问题：如何处理模型输出中的个人数据风险？

目前Apertus未提供输出过滤器，但团队承诺：

• 定期更新输出过滤器以移除个人数据
• 建议用户每六个月下载并应用最新过滤器
• 提供了专门的隐私请求邮箱：llm-privacy-requests@swiss-ai.org

反思：在最近处理的一个客户项目中，我们发现即使是最先进的模型也可能意外泄露训练数据中的个人信息。Apertus团队主动提供数据删除渠道的做法值得肯定，这体现了真正的合规意识，而非仅仅满足最低法律要求。

法律合规框架：满足全球监管要求

核心问题：Apertus如何满足不同地区的法律与合规要求？

随着AI监管日益严格，特别是欧盟AI法案的实施，模型的合规性变得至关重要。

欧盟AI法案透明度文档

Apertus提供了完整的合规文档：

• Apertus_EU_Public_Summary.pdf
• Apertus_EU_Code_of_Practice.pdf

这些文档详细说明了模型如何满足欧盟AI法案的透明度要求，包括数据来源、训练方法和风险评估。

版权与数据请求流程

核心问题：如何处理版权或个人数据相关请求？

Apertus建立了明确的请求渠道：

• 个人身份信息(PII)删除请求：llm-privacy-requests@swiss-ai.org
• 版权内容删除请求：llm-copyright-requests@swiss-ai.org

实际应用场景：一位欧洲作家发现其作品可能被用于训练模型，可以通过指定邮箱提交请求。团队承诺审查请求并在必要时从未来版本中移除相关内容，这符合GDPR的”被遗忘权”要求。

作者深度思考：开放AI的未来之路

核心问题：Apertus模型对AI生态的长期影响是什么？

在深入研究Apertus的技术文档后，我认为这一项目代表了AI发展的重要方向，但也面临现实挑战。

反思：我曾参与过多个”开放”AI项目，但很少见到像Apertus这样真正践行开放理念的案例。他们不仅开放了模型权重，还公开了训练数据和过程，甚至提供了合规文档。这种全方位开放为AI民主化树立了新标准，但也引发了思考：在商业利益与开放精神之间，如何找到可持续的平衡点？

独特见解：Apertus的1811种语言支持不仅仅是技术成就，更是对语言多样性的尊重。在全球化与本土化并存的时代，真正包容的AI系统应该能够服务所有语言社区，而不仅仅是英语或主要商业语言。这不仅是技术问题，更是文化平等的体现。

实用摘要：快速上手Apertus-70B-2509

操作清单

1. 安装准备

   • 确保transformers版本≥4.56.0
   • 准备足够GPU资源（70B模型需要大量显存）

2. 基础使用

   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("swiss-ai/Apertus-70B-2509").to("cuda")
   

3. 最佳参数设置

   • temperature=0.8
   • top_p=0.9
   • max_new_tokens=32768（充分利用长上下文）

4. 生产部署

   • 使用vLLM或SGLang部署API
   • 确保合规性检查流程

5. 持续更新

   • 每六个月检查输出过滤器更新
   • 关注技术报告更新

一页速览（One-page Summary）

Apertus模型核心价值可视化

核心价值：完全开放、合规、支持1811种语言的70B参数大模型

技术亮点：

• 15万亿token预训练
• 65K上下文窗口
• xIELU激活函数与AdEMAMix优化器
• QRPO对齐技术

部署要点：

• 需transformers v4.56.0+
• 推荐GPU环境
• 设置temperature=0.8, top_p=0.9
• 可通过vLLM部署生产API

合规保障：

• 欧盟AI法案透明度文档齐全
• 个人数据删除渠道明确
• 尊重数据退出机制

最佳应用场景：

• 全球多语言内容生成
• 低资源语言研究
• 需要合规保证的企业应用
• 学术研究与可复现AI

常见问题解答（FAQ）

1. Apertus-70B-2509与同类开源模型相比有何优势？
   Apertus不仅开源模型权重，还公开了完整的训练数据、训练过程和合规文档，实现了真正的”全开放”理念，同时支持1811种语言，远超大多数开源模型。

2. 运行Apertus-70B-2509需要什么硬件配置？
   作为70B参数模型，推荐使用多块高端GPU（如A100或H100），具体配置取决于应用场景。对于推理任务，至少需要80GB显存；对于训练任务，文档提到使用了4096块GH200 GPU。

3. Apertus如何确保训练数据的合规性？
   Apertus尊重数据所有者的退出同意（包括回溯性），并采取措施避免记忆化训练数据，同时提供明确的个人数据和版权内容删除请求渠道。

4. 模型支持的1811种语言是否都具有相同质量？
   虽然文档未明确说明，但基于多语言模型的普遍特性，高资源语言（如英语、中文）可能表现更好，而低资源语言的质量取决于训练数据中的代表性。用户应根据具体语言进行测试验证。

5. 如何处理模型可能生成的不准确信息？
   官方建议将模型作为辅助工具而非权威来源，用户应验证重要信息。在关键应用中，应设计人工审核流程或结合事实核查系统。

6. Apertus是否提供中文支持？
   作为支持1811种语言的模型，Apertus包含中文支持，但文档未提供具体性能数据。用户可通过标准API调用进行中文任务测试。

7. 模型的长上下文能力如何在实际应用中体现价值？
   65K token的上下文窗口使模型能够处理长文档、复杂代码库和多轮对话，特别适合法律分析、技术文档处理和长篇内容创作等场景。