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Apertus.ai は、Swiss AI Initiative が中心となって開発した「Fully Open Foundation Model」 研究・開発の中身だけでなく、学習データ、コード、重み、方法、alignment principles まで公開する方針 EU AI Act を意識した設計で、opt-out の尊重、PII の削除、memorization の抑制をうたっている 8B と 70B パラメータ規模で、同程度のオープンモデルと競争できる性能を目指している 1000以上の言語で学習しており、多言語対応を最初から重視しているのが特徴 2026年には Apertus Mini や ACL 2026 採択、Ticino 向けの用途など、派生展開も進んでいる Apertus.ai は、一言でいうと「最初から最後までオープンであること」を強く打ち出したAI基盤モデルです。 単にモデルの重み（weights）を公開するだけではなく、どう学習したか、どんなデータを使ったか、どう安全性や整合性を考えたかまで、できるだけ見える形にしようとしている。ここがかなり重要です。 AI業界で

米国の命令で Anthropic の Claude Fable 5 が一時的に使えなくなった その間に、Cohere・Moonshot・Zhipu の open-weight model が代替手段として注目された 「open-weight」は、企業が自前で扱いやすいAIモデルという意味合いが強い 企業にとっては、特定ベンダー1社に依存しない“第二の選択肢”が重要だと分かった この記事は、AI時代の「可用性」と「ベンダー依存リスク」を考えるうえでかなり面白い The New Stackの記事は、Anthropic の Claude Fable 5 が米国の命令で停止された、という出来事を軸にしています。 その結果、企業ユーザーは「じゃあ、今すぐ使える代替はどれ？」という現実的な問題に直面しました。 そこで存在感を見せたのが、Cohere、Moonshot、Zhipu といった企業の open-weight coding models です。 記事の要点をざっくり言うと、Claude が止まった瞬間に、オープン寄りのモデル群が“第二の逃げ道”として機能した、という話です。