Apertus 1.5 发布:开源模型补上多模态推理,上下文扩至 262K

swiss-ai · hf · 2026-10-15

瑞士公开机构团队发布 Apertus 1.5,把全开源 Apertus 家族从纯文本扩展到多模态推理。

• 训练方式:在 Apertus 1.0 基础上继续预训练,8B 追加 4T tokens、70B 追加 2T tokens,新增图像与音频理解,上下文窗口扩大四倍至 262,144 tokens;架构不变,多模态经由 tokenizer 引入,语言模型头仍只输出文本。
• 后训练流程:SFT、长上下文微调、可验证奖励的强化学习(RLVR)与偏好对齐;「思考模式」是聊天模板的开关而非独立模型,在 8B 上可将数学推理提升最多 20 分。
• 成绩:8B 在同级别全开源模型中知识、指令遵循与文化类基准领先,指令遵循超过所有对比模型(含开放权重);图像/音频理解为家族首次,文档理解与低资源语音识别表现最强,但专用视觉/音频模型在英文等高资源语言的感知与转写上仍占优。
• 数据与开源:仅用公开数据训练,追溯尊重爬虫 opt-out,排除限制性许可素材;模型权重、数据制备与训练配方、评测套件及对齐章程均以宽松许可发布。

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