Swiss aiチーズ：あなたよりも聖なる、そしてそれは無料です！ 🧀

なんてこと！チョコレートと時計の土地からの陽気な良いオープンソースLLM

ETHチューリッヒとEPFLは、これらの巧妙なチャップスで、スイスワインのグラスと同じくらい透明なオープンウェイトLLMを調理しました。 greenグリーンコンピューティートの上に構築され、AIの町の乾杯になるように設定されています！

文の次の単語を予測するbrainなニューラルネットワークである大規模な言語モデル（LLMS）は、今日の生成AIのミツバチの膝です。しかし、それらのほとんどはアサリと同じくらい閉じられており、一般に使用できますが、ロックされた金庫と同じくらい検査できます。この透明性の欠如は、Web3のオープン性と許可のない革新の世界での雨の多い週末とほぼ同じように歓迎されます。

しかし、あなたの帽子を握ってください！ ETHチューリッヒとローザンヌのスイス連邦工科大学（EPFL）は、スイスの炭素中心の「アルプス」スーパーコンピューターの訓練を受けた完全な公開モデルを発表しました。今年後半にApache 2.0の下でリリースされる予定です。タリーホー！

このマーベルは、「スイスのオープンLLM」、「公共財のために構築された言語モデル」、または「スイスの大手言語モデル」と呼ばれていますが、まだ何を呼ぶべきかは誰もよくわかりません。名前のない赤ちゃんのようなものですが、700億のパラメーターがあります！ 😅

Open-Weight LLMは、Jeeves Plot Twistと同じくらい神秘的なApi-Onlyの「ブラックボックス」システムとは異なり、パラメーターをローカルでダウンロード、監査、および微調整できるものです。

このスイスの美しさの解剖学

• スケール： 2つの構成、80億および700億パラメーター、15兆トークンで訓練されています。それはたくさんのチーズ、er、データです！ 🧀
• 言語： 60/40の英語なしの英語データセットのおかげで、1,500の言語をカバーします。カクテルパーティーのポリグロットのようなものです！ 🥂
• インフラストラクチャ： 10,000 nvidia grace-hopper chips on “alps”、再生可能エネルギーを完全に駆動します。スイスの田園地帯として緑！ 🌲
• ライセンス：コードと重みを開き、研究者とスタートアップの両方のフォークと変更の権利を可能にします。それはすべてのすべてのビュッフェに相当するAIです！ 🍽🍽️

このスイスのLLMが猫のひげにしている理由は何ですか？

このSwiss LLMは、完璧なフォンデュをブレンドするマスターシェフのような、オープン性、多言語スケール、グリーンインフラストラクチャをブレンドします。 🧀

• オープンバイデザインアーキテクチャ： APIアクセスのみを提供するGPT-4とは異なり、このSwiss LLMはすべてのニューラルネットワークパラメーター（重み）、トレーニングコード、およびデータセット参照を提供します。秘密のソースのレシピを持っているようなものです！ 🥄
• デュアルモデルサイズ： 80億および700億のパラメーターバージョンでリリースされます。それは、軽量のrowぎボートとあなたの自由に豪華なヨットを持っているようなものです！ 🚣♂🚣♂️🛥️
• 大規模な多言語リーチ：は、1,500以上の言語で15兆個のトークンで訓練されており、AIの国連であり、GPT-4の英語中心の支配に挑戦し、真にグローバルな包括性を備えています。 🌍
• 緑、ソブリンコンピューティート：スイス国立スーパーコンピューティングセンターのカーボン中立アルプスクラスターに基づいて構築されており、スイスの時計と同じくらい持続可能です。 ⌚
• 透明なデータプラクティス：スイスのデータ保護、著作権基準、およびEU AI法に準拠しています。これは、スイスの銀行口座の安全で信頼できるAIに相当します！ 💼

完全に開いているAIがWeb3のロックを解除するもの：可能性の宝庫

完全なモデルの透明性により、オンチェーン推論、トークン化されたデータフロー、およびOracle-Safe Defi統合は必要ありません。 AIの世界でX線ビジョンを持っているようなものです！ 🦸♂🦸♂️

1. オンチェーン推論：ロールアップシーケンサー内のスイスモデルのトリミングされたバージョンを実行できます。ブロックチェーンに探偵がいるようなものです！ 🕵🕵️♂️
2. トークン化されたデータ市場：トレーニングコーパスは透明であるため、データ貢献者にトークンで報酬を与え、バイアスを監査することができます。それはデータのフェアトレードマーケットのようなものです！ ⚖⚖️
3. Defi Toolingを使用した複合性： Open Weightは、Oraclesが検証できる決定論的出力を可能にし、LLMSフィード価格モデルまたは清算ボットの場合、操作リスクを減らします。それはあなたの財政のためにウォッチドッグを持っているようなものです！ 🐕

知っていましたか？ Open-Weight LLMSは内部ロールアップを実行でき、スマートコントラクトが法的文書を要約したり、リアルタイムで疑わしいトランザクションにフラグを立てることができます。弁護士と探偵が1つに巻き込まれているようなものです！ 📜🕵️♂️

AI市場は無視できない追いかけです

• AI市場は5,000億ドルを超えると予測されており、閉鎖プロバイダーが80％以上が管理しています。それは独占のようなものですが、ロボットがあります！ 🤖
• BlockChain-AIは、2024年の5億5,000万ドルから2034年までに43億3,000万ドル（22.9％CAGR）に成長すると予測されています。それはたくさんのゼロです！ 💰
• 企業の68％がすでにAIエージェントをパイロットし、59％がモデルの柔軟性とガバナンスを最大選択基準として引用しています。みんなが時流に飛び乗っているようなものです！ 🚂

規制：EU AI法はスイスの主権モデルを満たしています

Switzerlandの今後のモデルと同様に、Public LLMはEU AI法に準拠するように設計されており、透明性と規制の整合性に明確な利点を提供します。コンプライアンスのゴールデンチケットを持っているようなものです！ 🎟️

2025年7月18日、欧州委員会は、体系的リスクの基礎モデルのガイダンスを発行しました。要件には、2025年8月2日に効果的な敵対的なテスト、詳細なトレーニングデータの要約、サイバーセキュリティ監査が含まれます。体重とデータセットを公開するオープンソースプロジェクトは、これらの透明性の委任の多くを箱から出し、パブリックモデルにコンプライアンスエッジを提供できます。それはチェスのゲームで一歩先を行くようなものです！ ♟♟️

スイスLLM対GPT-4：タイタンの戦い

GPT-4は、スケールと独自の改良により、生のパフォーマンスの優位性を保持しています。しかし、スイスのモデルは、特に多言語のタスクと非営利的な研究のためにギャップを閉じ、独自のモデルが基本的にはできない監査可能性を提供します。それはデビッド対ゴリアテのようなものですが、より多くのパラメーターがあります！ 🧊

2025年8月2日から、EUの財団モデルは、データの概要、監査ログ、および敵対的なテストの結果、今後のスイスのオープンソースLLMがすでに満たしている要件を公開する必要があります。それは先生のペットであるようなものです！ 🍎

Alibaba Qwen vs SwitzerlandのPublic LLM：A Clash of Titans

Qwenはモデルの多様性と展開パフォーマンスを強調していますが、スイスの公共LLMはフルスタックの透明性と多言語の深さに焦点を当てています。スポーツカーを豪華なセダンと比較するようなものです！ 🏎️🚗

8 billion and 70 billion. It’s like comparing a Swiss Army knife to a specialized tool! 🔪

パフォーマンスでは、AlibabaのQWEN3-Coderは、ロイター、エレットCIO、ウィキペディアなどの情報源によって独立してベンチマークされており、コーディングおよび数学集約型のタスクでGPT-4に匹敵します。スイスの公開LLMのパフォーマンスデータは、まだ公開されています。ネイルビターの試合で最終スコアを待つようなものです！ 🏆

多言語機能については、スイスの公共LLMが1,500を超える言語をサポートしてリードしますが、Qwenのカバレッジには119が含まれていますが、依然としてかなりのものですが、より選択的です。最後に、インフラストラクチャフットプリントは多様な哲学を反映しています。スイスの公共LLMは、CSCSのカーボン中立アルプススーパーコンピューター、主権のグリーン施設で実行されます。山の隠れ家を賑やかな街と比較するようなものです！ 🏔🏔️🏙️

ご存知ですか？ qwen3-coderは、合計235bパラメーターを備えたMOEセットアップを使用しますが、一度にアクティブなのは220億のみであり、完全な計算コストなしで速度を最適化します。スペシャリストのチームを持つようなものですが、必要に応じて専門家に電話をかけるだけです！ 🧑🤝🧑

ビルダーが気にするべき理由：スイスに行くことの特典

• 完全な制御：モデルスタック、重み、コード、およびデータの出所を所有しています。ベンダーのロックインまたはAPI制限はありません。王国への鍵を持っているようなものです！ 🔑
• カスタマイズ可能性：ドメイン固有のタスクから微調整、オンチェーン分析、Defi Oracle検証、コード生成を通じてモデルを調整します。 AIの仕立て屋を持っているようなものです！ 👔
• コストの最適化： GPU市場またはロールアップノードに展開します。 4ビットへの量子化は、推論コストを60％〜80％削減できます。豪華なアイテムの割引を受けるようなものです！ 🤑
• 設計によるコンプライアンス：透明なドキュメントは、EU AI法の要件、法的ハードルの減少、展開時間の減少とシームレスに一致します。アミューズメントパークで高速パスを持っているようなものです！ 🎢

ナビゲートするための落とし穴：AI道路の隆起

オープンソースLLMSは透明性を提供しますが、不安定性、高い計算需要、法的不確実性などのハードルに直面しています。でこぼこの道でスポーツカーを運転するようなものです！ 🏎️🛣️

オープンソースLLMSが直面する重要な課題には次のものがあります。

• パフォーマンスとスケールのギャップ：かなりのアーキテクチャ、コミュニティコンセンサスの質問にもかかわらず、オープンソースモデルがGPT-4やClaude4などの閉じたモデルの推論、流ency、ツール統合機能に一致するかどうか。マラソンランナーをスプリンターと比較するようなものです！ 🏃♂🏃♂️🏃♀️
• 実装とコンポーネントの不安定性： LLMエコシステムは、バージョンの不一致、モジュールの欠落、ランタイム時に一般的なクラッシュなどの問題があるソフトウェアの断片化に直面することがよくあります。不一致のレンガのある家を建てるようなものです！ 🧱
• 統合の複雑さ：ユーザーは、オープンソースLLMを展開する際に、依存関係の競合、複雑な環境のセットアップ、または構成エラーに頻繁に遭遇します。指示なしにイケアの家具を組み立てるようなものです！ 🛠🛠️
• リソース強度：モデルトレーニング、ホスティング、および推論には、実質的な計算とメモリ（マルチGPU、64 GB RAMなど）が必要になり、小規模なチームがアクセスしにくくなります。ディナーパーティーを開催するには大邸宅が必要なようなものです！ 🏰
• ドキュメントの欠陥：研究から展開への移行は、不完全、時代遅れ、または不正確なドキュメントによってしばしば妨げられ、採用を複雑にします。手がかりが欠けている宝物の地図に従うようなものです！ 🏴‍☠ 🏴‍☠️
• セキュリティと信頼のリスク：オープンエコシステムは、供給鎖の脅威に敏感である可能性があります（たとえば、幻覚パッケージ名を介したタイプスケート）。リラックスしたガバナンスは、バックドア、不適切な許可、データの漏れなどの脆弱性につながる可能性があります。それはあなたの玄関のロックを解除したままにするようなものです！ 🚪
• 法的およびIPのあいまいさ： Webがクロールされたデータまたは混合ライセンスを使用すると、徹底的に監査された閉鎖モデルとは異なり、ユーザーが知的プロパティの競合または使用条件に違反する場合があります。合法的な地雷原を歩いているようなものです！ ⚖⚖️
• 幻覚と信頼性の問題：オープンモデルは、特に厳密な監視なしに微調整された場合、もっともらしいが誤った出力を生成する可能性があります。たとえば、開発者はコードスニペットの20％で幻覚パッケージの参照を報告しています。真実を飾るストーリーテラーを信頼するようなものです！ 📖
• レイテンシとスケーリングの課題：ローカルの展開は、負荷の下での応答時間、タイムアウト、または不安定性、マネージドAPIサービスではめったに見られない問題に苦しむ可能性があります。カタツムリがフィニッシュラインを越えるのを待つようなものです！ 🐌