Il modello svizzero di IA Apertus conquista utenti, ma resta indietro rispetto ai principali concorrenti

Oltre quattro milioni di download hanno proiettato Apertus, il modello svizzero, sulla scena mondiale dell’IA aperta, a un anno dal suo lancio. La cifra proviene da Hugging Face, la piattaforma sulla quale sviluppatori e ricercatori condividono modelli di apprendimento automatico. Il team del progetto afferma di aver inoltre individuato almeno 70 implementazioni esterne e oltre 100 versioni derivate.

Questi numeri ne dimostrano la portata, ma non provano che milioni di persone usino regolarmente Apertus. I download possono corrispondere a esperimenti, valutazioni o progetti abbandonati. Le prove più significative vengono dalle organizzazioni che hanno adattato il modello a esigenze specifiche, fra cui il progetto SEA-LION di Singapore, che combina Apertus con altri sistemi per le lingue del Sud-est asiatico.

Apertus è nato da istituti di ricerca svizzeri con l’ambizione di offrire un modello completamente aperto e multilingue, ispirato ai principi europei di protezione dei dati e alla legge europea sull’IA. Questa impostazione assegna alla Svizzera un ruolo visibile in un settore dominato da aziende statunitensi e cinesi.

Il modello ha conquistato utenti e ricevuto aggiornamenti tecnici. Continua tuttavia a essere inferiore ai principali sistemi internazionali in compiti importanti, limitandone l’attrattiva nei casi in cui affidabilità, ragionamento e prestazioni generali sono determinanti. Ne risulta un modello la cui diffusione cresce, ma la cui competitività non è ancora comprovata.

Apertus 1.5 è arrivato nel luglio 2026 con la capacità di comprendere le immagini e competenze di ragionamento migliorate, offrendo al progetto svizzero basi tecniche più solide rispetto alla versione lanciata un anno prima. La roadmap ufficiale prevede Apertus 2.0 nel 2027.

Il rilascio rispecchia il ritmo del mercato dell’IA, dove i modelli vengono aggiornati di continuo e gli utenti si aspettano miglioramenti rapidi. Apertus ha dovuto rispondere alle prime critiche, secondo cui faticava a gestire domande di base. Stando all’articolo originale, alcuni utenti hanno definito la prima versione «inutilizzabile»: un’accoglienza che ha messo in luce la distanza fra un lancio di grande risonanza e prestazioni affidabili nell’uso quotidiano.

Oleg Lavrovsky, responsabile della comunità del modello, sostiene che i paragoni con ChatGPT non colgano lo scopo del progetto. Apertus è stato creato come modello di base che aziende, istituzioni pubbliche e ricercatori possono esaminare, modificare e implementare in funzione delle proprie esigenze. I pesi del modello, il codice di addestramento e le informazioni sui dati usati per l’addestramento dovrebbero essere accessibili al pubblico, distinguendolo dai sistemi con pesi aperti come Llama di Meta e Qwen di Alibaba.

Questo design offre controllo e trasparenza. Al tempo stesso, trasferisce la responsabilità a chi lo adotta, che deve migliorare, testare e mantenere le proprie applicazioni. Per le organizzazioni alla ricerca di un assistente pronto all’uso, il lavoro supplementare può rendere Apertus meno interessante di un concorrente commerciale già perfezionato.

Le prestazioni multilingui si stanno affermando come il vantaggio pratico più evidente di Apertus. Artificialy, con sede in Ticino, afferma di utilizzare ampiamente il modello per i propri clienti, in particolare per le traduzioni e le conversazioni multilingui. Damiano Binaghi, responsabile del deep learning dell’azienda, spiega che la scelta è commerciale, non simbolica: «Non lo facciamo per beneficenza. Non usiamo Apertus perché siamo costretti a farlo, ma perché è un buon modello».

La valutazione è importante in Svizzera, dove i servizi pubblici e le aziende operano in tedesco, francese, italiano e romancio e la comunicazione transfrontaliera è all’ordine del giorno. Un modello che può essere adattato e utilizzato sotto il controllo del cliente può interessare aziende e enti pubblici svizzeri che trattano informazioni sensibili.

La struttura aperta di Apertus consente inoltre adattamenti locali. Il lavoro di SEA-LION a Singapore dimostra come un modello sviluppato in Svizzera possa entrare a far parte di un insieme più ampio di tecnologie linguistiche. Il progetto ha adattato autonomamente Apertus e altri modelli per diverse lingue del Sud-est asiatico.

Un buon risultato nelle traduzioni, tuttavia, non risolve automaticamente le lacune più ampie. Le organizzazioni devono valutare accuratezza, sicurezza, costi e manutenzione per ogni caso d’uso. Le prove disponibili indicano un’utilità mirata, non una superiorità universale. Apertus guadagna terreno dove contano l’adattamento multilingue e la trasparenza, mentre i principali sistemi internazionali mantengono un vantaggio in molti compiti generali.

Apertus può ora dimostrare di essere adottato, ma non ha ancora provato di poter competere alla pari con i sistemi di punta. Il traguardo dei quattro milioni di download e le implementazioni segnalate dimostrano che suscita interesse. Non forniscono però un parametro di riferimento per valutarne l’affidabilità, né indicano quante organizzazioni siano passate dalla fase di test a un uso continuativo in produzione.

Lavrovsky riconosce che non è chiaro quanta parte del potenziale di Apertus si traduca in valore concreto. Questa lacuna sarà rilevante quando aziende, università e autorità pubbliche svizzere decideranno se i vantaggi dell’apertura giustificano il lavoro tecnico necessario per implementare il modello. L’accesso aperto può favorire la verificabilità, la personalizzazione e il controllo dei dati, ma richiede competenze interne.

La prossima prova per la Svizzera sarà concreta. Il progetto dovrà dimostrare che le versioni future migliorano le prestazioni nei compiti che hanno messo in luce i punti deboli del modello originale, preservandone al contempo le caratteristiche multilingui e aperte. La roadmap di Apertus 2.0 per il 2027 offre agli sviluppatori un momento preciso per valutare i progressi.

Per ora, Apertus occupa una posizione credibile, ma limitata. È una piattaforma di ricerca svizzera con utenti internazionali, implementazioni reali e un ecosistema di adattamenti in crescita. La sua influenza futura dipenderà meno dal numero di download che dalla volontà degli utenti di continuare a svilupparci sopra e dall’affidabilità delle applicazioni che ne risulteranno.