過去兩年的討論大致認為，由於 AI 訓練成本極高，能真正提供他人完整續作或自主更新迭代的開源 AI 模型可能性不高，除非各國政府或大型學研組織願意投入。
現在，這個動向似乎初露曙光──瑞士的研究團隊以 Apache-2.0 授權發表了一款名為 「Apertus」 的開源多語言 AI 模型。名稱來自拉丁文的 open（開放），屬於 瑞士 AI 計畫（Swiss AI Initiative） 的一部分，由 洛桑聯邦理工學院（EPFL）、蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich） 以及 瑞士國家超級電腦中心（CSCS） 共同合作。
不過，依照 OSI 在 2024–2025 年推動的 OSAID（開源 AI 定義），要符合「Open Source AI」的標準，除了公開模型權重（weights）之外，還必須揭露訓練資料（training data information）的來源（provenance）與性質（nature）。目前觀察，Apertus 並未公開逐一列出完整語料庫清單或資料集來源，也沒有提供可重現的資料處理流程（pipeline）。
Apertus 當前的作法包括：
1. 使用公開可取得（publicly available）的資料（共 15 兆 tokens）；
2. 濾除資料中的個人資訊；
3. 若有濾除不周之處，提供專門網站讓個資當事人提出退出請求（opt-out）；
4. 80 億參數版本適合運算資源有限的個人開發；
5. 700 億參數版本則具備企業應用潛力；
6. 程式碼與權重以 Apache-2.0 授權發布，但在 Hugging Face 下載時，需額外同意一份 Apertus LLM Acceptable Use Policy（AUP）。該 AUP 要求下載者：(1) 提供聯繫資訊；(2) 使用者須自行承擔因使用模型可能引發的法律責任，若對瑞士研究團隊造成損害亦須負責；(3) 提醒後續應用方也應妥善進行個資管理與輸出過濾。
在 Reddit 上有人提出質疑：這樣把 AUP 設在下載前，是否違反了 Apache-2.0 授權，或等同於對 Apache-2.0 的實質修改？目前討論方向是：原則上不算爭議，因為 AUP 更接近 EULA／網站使用條款 的性質，主要著重於風險告知與下載規範。一旦模型被下載，後續流通的規則原則上就是依 Apache-2.0 授權，而非強制綁定 Apache-2.0 + AUP。
報導連結：It’s FOSS News: https://news.itsfoss.com/apertus/
模型出處：Hugging Face Apertus Collection: https://huggingface.co/……/apertus-llm……