Apertus 1.5：瑞士全开源模型的多模态升级
2026 年 7 月 24 日，瑞士开源模型项目 Apertus 正式发布 Apertus 1.5，在 8B 与 70B 两个参数规模上延续了其「完全开源」路线。
核心升级一览
| 能力 | Apertus 1.0 | Apertus 1.5 |
|---|---|---|
| 输入模态 | 纯文本 | 文本 + 图像（语音实验性） |
| 思考模式 | 无 | 可选 thinking mode |
| 上下文窗口 | 65,536 | 262,144（4 倍） |
| 指令遵循 | 基础 | 显著改善 |
| 工具调用 | 基础 | 增强 |
训练方式
- 在 1.0 基础上继续预训练（continued pretraining）
- 8B 模型新增 4 万亿 token 的文本与多模态数据
- 70B 模型新增 2 万亿 token
完全开源的含义
- 开放权重：模型参数完全可下载
- 开放数据：训练数据公开
- 开放价值观与训练细节：完整复现路径
核心判断
- 「完全开源」（含数据与训练细节）是 Apertus 区别于多数开源模型的关键差异
- 多模态 + 长上下文 + 思考模式的组合，使其在开源阵营中能力更均衡
- 在欧洲数据主权与合规诉求上升的背景下，可审计、可复现的模型价值凸显
AI Master 解读
核心事件
瑞士 Apertus 项目发布 1.5 版全开源模型，8B/70B 双尺寸新增多模态输入、思考模式与 262K 长上下文。
行业影响
Apertus 1.5 延续了「完全开源」的差异化定位——不仅开放权重，还开放训练数据与完整训练细节，这与主流厂商只开放权重的做法形成鲜明对比。本次升级通过在 1.0 基础上继续预训练（8B 增加 4 万亿 token、70B 增加 2 万亿 token 的文本与多模态数据），把图像理解、推理思考、长上下文和工具调用等当下最关键的能力一次性补齐。262K 上下文（4 倍于 1.0）意味着它能处理完整代码库、长文档与多轮复杂任务。对开源生态而言，Apertus 提供了又一个「可审计、可复现」的高质量选择，尤其在欧洲数据主权与合规诉求上升的背景下意义重大。
AI Master 建议
关注完全开源（权重+数据+训练细节）路线在合规与可复现性上的长期价值；评估 262K 上下文对长文档、代码库级任务的 practical 收益；有数据主权或本地化部署需求的团队可将其纳入候选评估。