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Apertus-v1.5-70B

swiss-ai/Apertus-v1.5-70B

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上游访问:需要申请 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:apache-2.0 上游版本:aeba489e0809

中文简介

swiss-ai/Apertus-v1.5-70B 是 swiss-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联图文理解与多模态生成。本站固定记录上游版本 aeba489e0809,同步到 22 个文件,文件元数据合计 134.71 GB;访问状态为“需要申请”,许可证字段为“apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 swiss-ai/Apertus-v1.5-70B 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
swiss-ai/Apertus-v1.5-70B 是 swiss-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联图文理解与多模态生成。本站固定记录上游版本 aeba489e0809,同步到 22 个文件,文件元数据合计 134.71 GB;访问状态为“需要申请”,许可证字段为“apache-2.0”。

【适用方向】
适合评估图文理解、视觉问答、文档或场景解析等多模态任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本:aeba489e0809。 任务标签:图文理解与多模态生成。 架构:Apertus1p5ForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 72.01 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:apertus1p5。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-24。

【文件信息】
上游 API 返回 22 个文件,文件元数据合计 134.71 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 7 个、.safetensors 5 个、.pdf 4 个、.png 2 个、.jinja 1 个、.md 1 个。 当前较大的文件包括:model-apertus-model-00001-of-00003.safetensors(46.42 GB);model-apertus-model-00002-of-00003.safetensors(43.91 GB);model-apertus-model-00003-of-00003.safetensors(43.24 GB)。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 134.71 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 134.12 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 该仓库需要由用户本人按上游要求申请访问,是否批准及何时批准由资源权利方决定。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

Apertus 1.5 Table of Contents Table of Contents Model Summary Key Features How to Use Evaluation Training Limitations Legal Aspects Contact Model Summary Apertus 1.5 is a family of 8B and 70B parameter language models designed to advance the state of multilingual, multimodal, fully open, and transparent AI. The models support a wide range of languages, handle contexts of up to 262,144 tokens, and it uses only fully open training data whilst delivering performance comparable to other models of similar size. The released models are the result of continued pretraining of Apertus 1.0, adding a multimodal mix of 4T tokens to the 8B model and 2T tokens to the 70B model. Apertus 1.5 thus uses the same architecture as the original release, a decoder-only transformer with the xIELU activation function trained with the AdEMAMix optimizer. Our improved post-training recipe enhances the models' instruction-following and tool-use capabilities and, for the first time, allows developers to enable a thinking mode to improve the models' performance on reasoning tasks. As a first in the Apertus family, the Apertus 1.5 models support multimodal inputs. The model takes images, audio, and text as input and generates text. This enables many new exciting use cases for our developers. Key Features Fully Open Model: Open weights + open data + open values + full training details including all data and training recipes. Massively Multilingual: Supporting a large variety of languages. Responsible Development: Apertus is trained while respecting opt-out consent of data owners (even retroactively) where possible and with methods to prevent memorization of training data. Native Image & Audio Understanding: Apertus 1.5 introduces multimodal support for processing audio and image inputs, enabling more intuitive and versatile interaction beyond text. Reasoning: The models can be switched to thinking mode to reason on the input before generating responses. Long Context: Apertus 1.5 by default support

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适用场景

适合评估图文理解、视觉问答、文档或场景解析等多模态任务。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本:aeba489e0809。 任务标签:图文理解与多模态生成。 架构:Apertus1p5ForConditionalGeneration。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 72.01 B。 库标记:transformers。 模型类型字段:apertus1p5。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-24。

文件说明

上游 API 返回 22 个文件,文件元数据合计 134.71 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 7 个、.safetensors 5 个、.pdf 4 个、.png 2 个、.jinja 1 个、.md 1 个。 当前较大的文件包括:model-apertus-model-00001-of-00003.safetensors(46.42 GB);model-apertus-model-00002-of-00003.safetensors(43.91 GB);model-apertus-model-00003-of-00003.safetensors(43.24 GB)。

上游文件元数据

  • .gitattributes1.81 KB
  • Apertus_1_5_EU_Code_of_Practice.pdf148.40 KB
  • Apertus_1_5_EU_Public_Summary.pdf298.76 KB
  • assets/text_performance_plot.png263.92 KB
  • assets/visual_performance_plot.png133.08 KB
  • chat_template.jinja16.22 KB
  • config.json2.55 KB
  • generation_config.json157 B
  • LICENSE.txt11.09 KB
  • model-apertus-model-00001-of-00003.safetensors46.42 GB
  • model-apertus-model-00002-of-00003.safetensors43.91 GB
  • model-apertus-model-00003-of-00003.safetensors43.24 GB

硬件建议

仓库文件元数据合计 134.71 GB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 134.12 GB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 该仓库需要由用户本人按上游要求申请访问,是否批准及何时批准由资源权利方决定。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

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