Apertus 1.5 Yayınlandı: Açık Model Artık Çok Modlu

İsviçre merkezli Project Apertus, 8B ve 70B boyutlarındaki açık ağırlıklı modellerinin yeni sürümü Apertus 1.5'i duyurdu. Model ağırlıkları 24 Temmuz 2026'da Hugging Face'te Apache 2.0 lisansıyla yayınlandı; teknik rapor ise 11 Ekim'de arXiv üzerinden paylaşıldı.

Apertus 1.5, ilk nesil modelin sürekli ön eğitimle genişletilmesiyle oluştu: 8B modele 4 trilyon, 70B modele 2 trilyon token eklenerek toplamda 19T ve 17T tokenlık eğitim hacmine ulaşıldı.

1.5 sürümünde neler değişti?

Görsel ve ses anlama: Modeller görüntü ve ses girdisini anlıyor, ancak yalnızca metin üretiyor.
Dört kat uzun bağlam penceresi: Uzun doküman ve kod senaryoları için belirgin bir artış.
İsteğe bağlı düşünme modu: Model, gerektiğinde adım adım akıl yürütmeyi açabiliyor.
Daha iyi talimat takibi ve araç kullanımı: Günlük 8B ve 70B modellerin güçlendirilmiş sürümü.

Çok modluluk tokenizer üzerinden geldi

Apertus ekibinin tercih ettiği yöntem ilginç: mimari hiç değiştirilmedi, yalnızca sözlük genişletildi. Böylece eğitim metin hızında ilerledi. Bu yaklaşım, açık kaynak ekosisteminde multimodal yeteneği düşük maliyetle eklemek isteyenler için tekrarlanabilir bir reçete sunuyor.

Eğitim hattı: SFT'den charter hizalamasına

Modelin eğitim süreci dört aşamalı sürekli ön eğitimle başlıyor, ardından denetimli ince ayar (SFT), uzun bağlam SFT'si, doğrulanabilir ödüllü pekiştirmeli öğrenme (RLVR), DPO ve sadece 8B modelde uygulanan charter hizalaması (SDPO) geliyor. RLVR aşamasında matematik, kod, talimat takibi, çok dillilik ve görsel görevlerden oluşan yaklaşık 350 bin istem kullanıldı.

Değerlendirme sonuçları

Ekibin paylaştığı ölçümlere göre Apertus 1.5'in çok modlu performansı Gemma 4 12B ve diğer güncel açık ağırlıklı modellere yakın. Model, açık ağırlıklı modeller arasında uzamsal anlamada, açık kaynak modeller arasında ise doküman ve grafik anlamada rekabetçi.

İsviçre hukuku görevlerinde model, lider açık ağırlıklı modellerle başa baş diyor. Last Translation Benchmark'ta 8B sürüm, GPT-OSS-20B seviyesine ulaşıyor ve Claude Haiku 4.5 ile Google Translate'in önüne geçiyor.

Şeffaflık tarafı: sadece ağırlıklar değil

Apertus'un ayırt edici yanı açıklık seviyesi. Proje; ağırlıkları, eğitim verisini, modelin değer ve ilkelerini tanımlayan charter'ı ve eğitim detaylarını birlikte yayınlıyor. Araştırmacılar için ara kontrol noktaları da (base, SFT, RLVR, DPO) paylaşılıyor; böylece her aşamanın model davranışını nasıl değiştirdiği incelenebiliyor.

Açık veri ve lisans tarafı

Modeller Apache 2.0 lisansıyla yayınlandı; yani ticari kullanım için ek izin gerektirmiyor. Eğitim verisinin kaynakları, sürümleri ve lisansları ayrı bir veri şeffaflığı deposunda listeleniyor. Bu, "hangi veriyle eğitildi" sorusuna yanıt arayan kurumlar için önemli bir fark; kapalı modellerde bu bilgi genelde paylaşılmıyor. Tercih havuzu ve tercih verisi gibi hizalama veri kümeleri de ayrıca yayınlandı.

Kimler için anlamlı?

Apertus 1.5 üç tip kullanıcı için öne çıkıyor. Birincisi, verisini kendi sunucusunda tutmak isteyen ve modeli kendi altyapısında çalıştırmayı planlayan kurumlar. İkincisi, görsel veya ses girdisini işleyip metin üretmesi gereken uygulama geliştiricileri. Üçüncüsü, model davranışını aşama aşama incelemek isteyen araştırmacılar: ara kontrol noktalarının paylaşılması bu incelemeyi mümkün kılıyor.

Çeviri tarafında ise 8B sürümün küçük boyutuna rağmen GPT-OSS-20B seviyesine ulaşması ve Claude Haiku 4.5 ile Google Translate'in önüne geçmesi dikkat çekici. Kaynak-yoğun çeviri işlerini yerelde çözmek isteyenler için bu, maliyet açısından anlamlı bir alternatif.

Avrupa'nın açık model hattında yeri

Apertus, Avrupa'da egemen yapay zeka tartışmasının somut çıktılarından biri. Aleph Alpha'nın Kolibri'si ve Mistral'in açık sürümleriyle aynı hattı besliyor: veri ve ağırlık şeffaflığını Avrupa düzenleme çerçevesiyle uyumlu biçimde sunmak. Bu hattın en büyük avantajı, kurumların modeli kendi altyapısında çalıştırarak veri egemenliğini koruyabilmesi.

Sonuç olarak Apertus 1.5, kapalı modellerle yarışmak yerine açıklık ve denetlenebilirliği öne çıkaran bir konumda duruyor. Kendi sunucusunda model çalıştırmak isteyen ekipler için değerlendirmeye değer bir seçenek.

Nerede kullanılabilir?

Model, Proton Lumo ve Infomaniak Euria gibi uygulamalarda kullanılıyor. Geliştiriciler için API erişimi Swisscom, Infomaniak ve Phoeniqs gibi sağlayıcılar üzerinden duyuruldu. Ekip, Hugging Face istatistiklerinde 5 milyon indirmeyi geçtiğini belirtiyor.

Yol haritasında ise Apertus 2.0 var: seyrek/MoE mimarisi, yaklaşık 600 milyar toplam parametre ve ajanlar, matematik ile kodlama odaklı genişletilmiş eğitim takvimi. Apertus ekibi, ölçek tarafında da iddialı olduğunu bu planla gösteriyor.