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Apertus 1.5 uf em Prüfstand

Was das Schweizer Sprachmodell Apertus im Betrieb leistet, wo man es testet und was es kostet

Freitag, 4. September 2026 · F.S. · 6 Min. Lesezyt

Ein Schweizer Bergpanorama, aus dessen Gipfeln ein Netz aus Linien und Knotenpunkten wächst

Seit dem 24. Juli 2026 gibt es Apertus 1.5, die überarbeitete Fassung des offenen Schweizer Sprachmodells von ETH Zürich, EPFL und dem Nationalen Hochleistungsrechenzentrum CSCS. Neu sind multimodales Verständnis für Bild und Ton, besseres Befolgen von Anweisungen und Werkzeugaufrufe. Die Lizenz bleibt Apache 2.0, kommerzielle Nutzung eingeschlossen.

Die interessantere Frage ist nicht, was in der Mitteilung steht, sondern was das Modell im Alltag aushält. Dazu gibt es inzwischen Zahlen.

Wie gut ist Apertus im Vergleich zu ChatGPT?

Apertus liefert bei gut aufbereiteten Wissensbeständen fast gleich oft brauchbare Antworten wie ein kommerzielles Modell, aber deutlich seltener richtig gute. In einem achtmonatigen Vergleich lagen die brauchbaren Antworten bei 82 Prozent gegenüber 81 Prozent, die hochwertigen bei 55 gegenüber 72 Prozent. Wichtig für die Einordnung: Gemessen wurde Apertus 1.0, nicht die neue Version 1.5. Die Zahlen sagen also, wo das Modell herkommt, nicht wo es heute steht.

Die Zahlen stammen aus einem Dauervergleich der Digitalagentur Liip, Apertus-70B gegen GPT-4o-mini. Zur Genauigkeit: Der produktive Chatbot der Stadt Zürich läuft auf GPT-4o-mini in der Azure-Region Europa. Apertus lief parallel auf einer separaten Open-Source-Instanz von Liip, die ausdrücklich nicht mit der Stadt Zürich assoziiert ist.

Kriterium Apertus 70B GPT-4o-mini
Brauchbare Antworten 82 % 81 %
Hochwertige Antworten 55 % 72 %
Quellentreue (0 bis 1) 0.50 0.79
Anweisungen befolgen (IFEval) 44 % 58 % bei vergleichbaren Modellen allgemein, kein Messwert für GPT-4o-mini

Die Entwicklung geht in die richtige Richtung: Zwischen Oktober 2025 und Juni 2026 stieg die Qualitätsquote von 59 auf 63 Prozent. Die Lücke bei der Quellentreue ist trotzdem der Punkt, der in der Praxis wehtut. Ein Modell, das sich weniger streng an die gelieferten Dokumente hält, produziert in einer Wissensdatenbank mehr Antworten, die plausibel klingen und nicht belegt sind.

Wo Apertus heute gut ist und wo nicht

Gut aufgestellt ist das Modell dort, wo die Quelle sauber ist. Im Zürcher Test lieferte es bei klar strukturierten Beständen detaillierte Antworten samt Adressen, Telefonnummern und Quellenangabe. Für einen Betrieb heisst das: Wenn Reglemente, Preislisten, Merkblätter und Protokolle ordentlich abgelegt sind, ist Apertus ein ernsthafter Kandidat.

Drei Schwächen sind dokumentiert und sollten die Erwartung steuern:

  • Redseligkeit. Die Antworten sind länger als nötig. Für einen Chatbot auf einer Website ist das ein echter Nachteil, für ein internes Recherchewerkzeug meist verkraftbar.
  • Anweisungen befolgen. 44 Prozent im IFEval bedeutet: Formatvorgaben, Längenvorgaben und starre Strukturen sitzen weniger zuverlässig. Wer strikte Ausgabeformate braucht, muss nachprüfen.
  • Aktualität. Ohne angeschlossene Quelle greift das Modell auf veraltete Trainingsdaten zurück. Im Test nannte es Bevölkerungszahlen von 2013.

Was Apertus nicht ist: ein Ersatz für ein Spitzenmodell bei anspruchsvollem Schreiben, langen Argumentationsketten oder Code. Wer das erwartet, wird enttäuscht. Was es ist: ein offenes Modell mit veröffentlichten Gewichten, Trainingsdaten und Rezepten, das man selbst hosten und prüfen kann. Genau das kann kein kommerzielles Modell bieten.

Wo kann ich Apertus heute testen?

Es gibt sechs Zugänge, drei davon gratis und ohne Installation. Am schnellsten geht es über den Chat von Public AI, ganz ohne Konto. Für einen ersten Eindruck genügen zehn Minuten im Browser, für einen ernsthaften Test im Betrieb braucht es eine eigene Wissensbasis und rund einen halben Tag.

Weg Anbieter Kosten Wo die Daten liegen
Chat im Browser Public AI gratis Public AI betreibt die Rechenleistung mit Partnern weltweit, eine Schweizer Zusage gibt es nicht. Ohne Konto läuft dort zudem das kleine 8B-Modell, nicht das 70B, auf das sich die Zahlen oben beziehen
Chatbot auf Wissensbasis oss.zuericitygpt.ch gratis beim Betreiber
Textbearbeitung Liip TextMate gratis beim Betreiber
Modell herunterladen (8B und 70B) Hugging Face gratis eigener Rechner
Über Schnittstelle Infomaniak nach Token Infomaniak, Schweiz
Eigener Chat auf eigener Infrastruktur Open WebUI gratis, Open Source eigene Server

Für die Schnittstelle bei Infomaniak kostet Apertus v1.5 70B CHF 0.70 pro Million Token Eingabe und CHF 2.50 pro Million Token Ausgabe, je exklusive Mehrwertsteuer. Dazu kommt ein Startguthaben von einer Million Credits, das einen Monat lang gültig ist.

Wer lieber ein fertiges Produkt kauft: Swisscom hat im Februar 2026 den Swiss AI Assistant lanciert, ab CHF 149 im Monat exklusive Mehrwertsteuer für die Essential Edition bis zehn Mitarbeitende, darüber CHF 399 bis vierzig und CHF 799 bis hundert Personen. Verarbeitung und Speicherung liegen nach Angaben von Swisscom vollständig in der Schweiz. Zur Auswahl stehen heute mehrere offene Modelle, darunter GPT OSS 120B, Qwen3.5, Mistral Small 4 und Gemma 4. Apertus ist als weiteres Modell angekündigt. Firmendaten werden laut Swisscom nicht für das Training von Basismodellen verwendet.

In vier Schritten selber testen

  1. Frageliste bauen. Zwanzig echte Fragen aus dem Alltag aufschreiben, samt der Antwort, die richtig wäre. Ohne diese Liste ist jeder Test ein Bauchgefühl.
  2. Rohtest im Browser. Die zwanzig Fragen bei Public AI durchspielen. Für das grosse 70B-Modell braucht es dort ein Login, ohne Konto antwortet das kleine 8B-Modell. Das zeigt Ton, Länge und Sprachqualität, aber noch nichts über Ihre eigenen Inhalte.
  3. Mit eigenen Dokumenten. Zehn bis zwanzig eigene PDF in ein Werkzeug mit Wissensbasis laden und dieselben Fragen stellen. Hier entscheidet sich, ob es taugt.
  4. Gegenprobe. Dieselben zwanzig Fragen an das Modell, das Sie heute nutzen. Erst der Vergleich sagt etwas aus.

Wichtiger als das Ergebnis ist die Zählweise: Zählen Sie nicht «gut» und «schlecht», sondern «belegt» und «nicht belegt». Eine hübsche Antwort ohne Quelle ist im Betrieb wertlos.

Lohnt sich der Wechsel?

Für den kompletten Wechsel: in den meisten Fällen noch nicht. Für einen zweiten Kanal neben dem bestehenden Werkzeug: durchaus. Der ETH-Bereich hat 20 Millionen Franken in die Swiss AI Initiative gesteckt, dazu über zehn Millionen GPU-Stunden auf dem Rechner Alps. Das Modell wurde nach Medienangaben über eine Million Mal heruntergeladen, und die Kurve zeigt nach oben.

Der eigentliche Grund für einen Test liegt woanders. Selbst hosten und behalten lassen sich auch Qwen, Mistral oder Gemma. Was Apertus als einziges dieser Modelle mitliefert, sind die Trainingsdaten und die Trainingsrezepte. Sie können also nicht nur prüfen, wie sich das Modell verhält, sondern auch, womit es geworden ist, was es ist. Und Sie können es behalten, auch wenn ein Anbieter die Preise verdoppelt oder ein Produkt einstellt. Wer wissen will, was «Schweizer Datenstandort» dabei genau bedeutet, findet die Prüffragen unter Wo d’Date liged, wenn «Schwiiz» druffstoht.

Quellen

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