Open-Source-KI-Modelle haben eine bemerkenswerte Karriere hingelegt: vom Experiment im Forschungslabor zur ernsthaften Option für Unternehmen. Wer ein offenes Modell auf eigener oder bewusst gewählter Infrastruktur betreibt, entscheidet selbst, wo Anfragen und Dokumente verarbeitet werden.
Doch «offen» ist nicht gleich offen. Manche Modelle geben nur ihre trainierten Gewichte frei, andere auch Trainingsdaten und Code. Und selbst das offenste Modell nützt wenig, solange niemand Server, Updates und Sicherheit im Griff hat.
Wir zeigen, worin sich Open Source, Open Weights und proprietäre Modelle unterscheiden, was das Schweizer Modell Apertus leistet und worauf es beim Betrieb ankommt. Wie Sprachmodelle grundsätzlich arbeiten, erklärt unsere kompakte KI-Übersicht.
Das Wichtigste in Kürze
- Open-Source-KI-Modelle im engeren Sinn legen Gewichte, Code und Angaben zu den Trainingsdaten offen, Open Weights nur die trainierten Gewichte.
- Mit Apertus haben EPFL, ETH Zürich und CSCS ein vollständig offenes Sprachmodell veröffentlicht, seit dem 24. Juli 2026 in Version 1.5.
- Offene Modelle lassen sich auf eigener oder beauftragter Infrastruktur betreiben, den Ort der Verarbeitung wählen Sie selbst.
- Der Preis der Freiheit ist Betriebsaufwand: Hardware, Updates, Sicherheit und Qualitätsprüfung.
- Vor dem Einsatz gehören Lizenz, Herkunft und Aktualität eines Modells auf den Prüfstand.
Open-Source-KI-Modelle und Open Weights: die Unterschiede
Ein Sprachmodell besteht vereinfacht aus Architektur, Code und Gewichten. Die Gewichte sind Milliarden von Zahlenwerten, die im Training entstehen und die Antworten des Modells bestimmen. Entscheidend ist, welche dieser Teile Sie zu sehen bekommen.
Proprietäre Modelle: Zugang über den Anbieter
Bei proprietären Modellen bleiben die Gewichte beim Hersteller, genutzt wird das Modell über eine Anwendung oder Schnittstelle. Das ist bequem: Betrieb und Weiterentwicklung übernimmt der Anbieter. Bei internationalen Anbietern hängen Bearbeitungsort, anwendbares Recht und die Nutzung der eingegebenen Inhalte von den jeweiligen Vertragsbedingungen ab.
Open Weights: das fertige Modell zum Herunterladen
Hier stellt der Hersteller die trainierten Gewichte zum Download bereit. Je nach Lizenz können Sie das Modell auf eigenen Servern betreiben und feinabstimmen. Es fehlen laut der Open Source Initiative aber Trainingscode, Trainingsdatensatz und genaue Angaben zur Zusammensetzung der Daten. Seine Entstehung bleibt weitgehend verborgen.
Open Source: Gewichte, Code und Datenangaben offen
Die Open Source AI Definition der Open Source Initiative vom Oktober 2024 legt die Latte höher. Ein Open-Source-KI-Modell muss sich für jeden Zweck nutzen, untersuchen, verändern und weitergeben lassen. Dafür braucht es neben den Gewichten den vollständigen Code und Datenangaben, die einen gleichwertigen Nachbau erlauben.
Im Sprachgebrauch heissen oft auch Modelle mit offenen Gewichten Open Source. Betreiben lassen sich beide im eigenen Haus, für die Nachvollziehbarkeit macht der Unterschied aber viel aus.
Was Open-Source-KI-Modelle heute können: Apertus als Schweizer Beispiel
Den Abstand zwischen offenen und geschlossenen Modellen misst der AI Index der Stanford University. Nach einer kurzen Annäherung 2024 wuchs er 2025 wieder. Im März 2026 lag das beste geschlossene Modell in der Arena-Rangliste 3,3 Prozent vor dem besten offenen.
Apertus: offen von den Trainingsdaten bis zu den Gewichten
Am 2. September 2025 haben EPFL, ETH Zürich und das Supercomputing-Zentrum CSCS Apertus veröffentlicht. Der Name ist lateinisch für «offen» und Programm: Architektur, Modellgewichte, Trainingsdaten und -methoden sind frei zugänglich und dokumentiert. Die erste Version erschien mit 8 und 70 Milliarden Parametern.
Trainiert wurde Apertus auf 15 Billionen Tokens aus über 1’000 Sprachen, darunter Schweizerdeutsch und Rätoromanisch. 40 Prozent der Daten sind nicht englischsprachig. Laut Medienmitteilung stammen die Daten nur aus öffentlich zugänglichen Quellen und wurden gefiltert, um maschinenlesbare Opt-out-Hinweise von Websites zu respektieren und Personendaten zu entfernen.
Apertus 1.5: Bilder, Audio und kompakte Varianten
Am 24. Juli 2026 folgte Apertus 1.5. Es versteht neben Text auch Bilder und Audio, schlussfolgert besser und kann besser mit Werkzeugen umgehen. Dazu kommt Apertus Mini, eine Reihe von 16 kompakten Modellen für Einsätze mit begrenzter Rechenleistung.
Schon die erste Version ist im Einsatz, etwa im Kanton Tessin: Laut ETH AI Center übersetzt dort ein hausinterner Dienst mit Apertus sensible Verwaltungsdokumente.
Open-Source-KI-Modelle selbst betreiben oder betreiben lassen?
Ein offenes Modell herunterzuladen ist der einfache Teil, es zuverlässig zu betreiben ein Dauerauftrag. Das hält auch die Medienmitteilung zu Apertus fest: Für den praktischen Einsatz braucht es zusätzliche Komponenten wie Server, Cloud-Infrastruktur oder Benutzeroberflächen.
Der Vorteil: Kontrolle über Daten und Versionen
Läuft das Modell auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren oder bewusst ausgewählt haben, wissen Sie, wo Anfragen und Dokumente verarbeitet werden. Neue Modellversionen testen Sie, bevor sie produktiv gehen. Warum das für die Datensouveränität zählt, zeigt unser Grundlagenbeitrag.
Der Aufwand: Hardware, Betrieb, Pflege
Grosse Modelle brauchen leistungsfähige Grafikprozessoren mit viel Speicher. Dazu kommen Überwachung, Sicherheitsupdates, Zugriffsrechte und Fachleute, die das beherrschen. Kompakte Varianten wie Apertus Mini senken die Einstiegshürde, den Betrieb nehmen sie Ihnen aber nicht ab.
Der dritte Weg: offene Modelle betreiben lassen
Zwischen Eigenbetrieb und proprietärem Dienst gibt es eine Mitte: Ein Anbieter betreibt offene Modelle auf eigenen Servern in der Schweiz. Sie kennen den Verarbeitungsort und müssen keine Grafikprozessoren beschaffen. Klären Sie dabei, wem die Server gehören und wer Zugriff hat.
Lizenz, Sicherheit, Aktualität: worauf Sie bei Open-Source-KI-Modellen achten sollten
Offenheit verschiebt Verantwortung: Was bei einem proprietären Dienst der Anbieter erledigt, liegt im Eigenbetrieb bei Ihnen. Vier Prüfpunkte helfen.
1. Lizenz lesen, bevor das Modell produktiv geht
«Offen» ist keine Lizenz. Erst die Nutzungsbedingungen entscheiden, ob und wie Sie ein Modell kommerziell einsetzen dürfen. Apertus etwa steht unter der Apache-Lizenz 2.0: Sie erlaubt die Nutzung ohne Lizenzgebühr, verlangt bei der Weitergabe aber, den Lizenztext beizulegen und Urheberhinweise zu erhalten.
Zusätzlich gilt eine Nutzungsrichtlinie von ETH Zürich und EPFL, unter anderem zu Haftung und Personendaten. Dokumentieren Sie, welche Bedingungen wo gelten.
2. Herkunft und Integrität prüfen
Modelldateien stammen oft aus öffentlichen Verzeichnissen. Das OWASP-Projekt für KI-Sicherheit warnt, dass vortrainierte Modelle manipuliert sein und Hintertüren enthalten können. Es empfiehlt Modelle aus überprüfbaren Quellen und Integritätsprüfungen mit Signaturen und Prüfsummen.
3. Aktualität planen
Ein Modell, das nicht mehr gepflegt wird, ist laut OWASP ein Sicherheitsrisiko. Planen Sie Updates wie bei jeder Software: neue Versionen beobachten, testen, kontrolliert einführen. Für Apertus hat das Entwicklungsteam regelmässige Aktualisierungen angekündigt.
4. Qualität am eigenen Anwendungsfall testen
Ranglisten zeigen Durchschnittswerte, nicht Ihren Alltag. Testen Sie Kandidaten mit eigenen Aufgaben, Dokumenten und Sprachen. Auch im Eigenbetrieb bearbeiten Sie Personendaten, sobald Sie welche eingeben. Was dann gilt, lesen Sie im Beitrag zu KI und Datenschutz.
Offenheit ist ein Anfang, kein Betriebskonzept
Open-Source-KI-Modelle sind für Unternehmen eine echte Option geworden. Sie schaffen Transparenz und erlauben einen Betrieb an einem Ort Ihrer Wahl. Entscheidend ist, wer die Infrastruktur führt, pflegt und absichert.
Wir bei BE BRAVE verbinden offene Modelle mit eigenem Betrieb. EagleCHAT kombiniert von BE BRAVE feinabgestimmte Modellvarianten mit ausgewählten aktuellen Open-Source-Modellen. Sämtliche Modelle laufen auf unserer eigenen Infrastruktur in der Schweiz. Ihre Inhalte werden nicht zum Training, Fine-Tuning oder zur Verbesserung von KI-Modellen verwendet.
Wer eigene Modelle einsetzen will, findet beim Schweizer KI-Hosting KI-Rechenleistung aus der Schweiz, ohne eigenen Betrieb aufbauen zu müssen. Wir stellen GPU-Kapazität, Netzwerk und Betrieb bereit und betreiben sie auf eigenen Servern in der Schweiz.
FAQ
Was sind Open-Source-KI-Modelle?
Gemeint sind Modelle, die sich frei nutzen, untersuchen, verändern und weitergeben lassen. Im engeren Sinn sind dafür neben den Gewichten auch Code und Trainingsdatenangaben offen.
Was unterscheidet Open Source von Open Weights?
Open Weights machen nur die trainierten Gewichte verfügbar. Open Source legt zusätzlich Trainingscode und Datenangaben offen, sodass sich die Entstehung des Modells nachvollziehen lässt.
Darf man Apertus im Unternehmen nutzen?
Grundsätzlich ja. Apertus steht unter der Lizenz Apache 2.0, die auch kommerzielle Nutzung erlaubt; dazu kommt eine Nutzungsrichtlinie. Für den praktischen Einsatz braucht es zudem Server und eine passende Anwendung.
Sind Open-Source-KI-Modelle sicherer als proprietäre Modelle?
Nicht automatisch. Offenheit ermöglicht Prüfung und Betrieb unter eigener Kontrolle, die Sicherheit hängt aber von Herkunft, Updates und Betrieb ab.
