PC pour Apertus en local : l'IA suisse en 8B et 70B, chez vous

Apertus en local : quel PC pour l'IA suisse ?

Mis à jour : novembre 2026

Apertus en local : quel PC pour l'IA suisse ?
Une carte de 16 Go pour le 8B, 64 à 96 Go pour le 70B.

Apertus 1.5, le modèle de langage ouvert suisse, existe en 8 et 70 milliards de paramètres. Le 8B demande environ 10,5 Go de mémoire GPU en 4 bits : une carte de 16 Go suffit. Le 70B en demande environ 52 Go : il faut deux RTX 5090 (64 Go) ou une RTX PRO 6000 (96 Go). Ce sont nos estimations, pour 32 768 jetons de contexte.

Apertus a une particularité qui parle aux entreprises de Suisse romande et de France : c'est un modèle ouvert, développé en Suisse, que l'on peut faire tourner chez soi. Voici ce qu'il faut pour cela : la mémoire calculée pour chaque version, la machine qui convient, les logiciels qui le font tourner aujourd'hui, ses scores publiés et ce que dit sa licence. Nous n'avons pas encore mesuré Apertus sur nos machines : aucune vitesse n'est annoncée ici.

8B et 70Bdeux tailles, mêmes capacités
262 144 jetonsde contexte, quatre fois plus qu'Apertus 1.0
Apache 2.0usage commercial autorisé


Apertus, c'est quoi ?

Apertus, c'est le grand modèle de langage de la Swiss AI Initiative, développé par l'EPFL, l'ETH Zurich et le CSCS, le Centre suisse de calcul scientifique. Sa particularité : tout est ouvert. Les poids du modèle, mais aussi les données d'entraînement et les recettes complètes, sont publiés. Le projet indique avoir respecté le refus des ayants droit d'être utilisés pour l'entraînement, même après coup, quand c'était possible.

La version 1.5 a été publiée sur Hugging Face le 24 juillet 2026, en 8 et 70 milliards de paramètres. C'est la plus récente à ce jour. Elle reprend l'architecture d'Apertus 1.0, entraînée plus longtemps, et ajoute trois choses importantes.

Apertus 1.0 Apertus 1.5
Ce qu'il lit Du texte Du texte, des images et de l'audio
Ce qu'il produit Du texte Du texte (ni images, ni audio)
Mode réflexion Non Oui, désactivé par défaut
Contexte maximal 65 536 jetons 262 144 jetons
Tailles 8B et 70B 8B et 70B

D'après la fiche d'Apertus 1.5 et le fichier de configuration d'Apertus 1.0 sur Hugging Face. La vidéo n'est pas prise en charge directement : on peut en extraire des images.

Un jeton, c'est un morceau de mot. Le contexte, c'est tout ce que le modèle garde en tête pendant une conversation : vos questions, ses réponses, les documents fournis. Pour l'audio, la fiche donne un repère précis : 40 jetons par seconde. Une heure d'enregistrement occupe donc 144 000 jetons, plus de la moitié du contexte maximal.


Combien de mémoire GPU faut-il pour Apertus ?

Environ 10,5 Go pour le 8B et 52 Go pour le 70B, en 4 bits avec 32 768 jetons de contexte. La mémoire dépend de deux choix : la précision des poids (4, 8 ou 16 bits) et la longueur du contexte. Les poids sont fixes, le cache du contexte grandit avec le texte.

Précision des poids Apertus 1.5 8B Apertus 1.5 70B
Q4 (4 bits) 10,5 Go 52 Go
Q8 (8 bits) 14 Go 83 Go
FP16 (16 bits, précision d'origine) 22 Go 146 Go

Avec un long contexte, le cache prend vite le dessus, surtout sur le 70B : chaque jeton y occupe 320 Kio, contre 128 Kio sur le 8B.

Version et précision 32 768 jetons 131 072 jetons 262 144 jetons
8B en Q4 10,5 Go 22,5 Go 38,5 Go
8B en Q8 14 Go 26 Go 42 Go
8B en FP16 22 Go 34 Go 50 Go
70B en Q4 52 Go 82 Go 122 Go
70B en Q8 83 Go 113 Go 153 Go
70B en FP16 146 Go 176 Go 216 Go

Estimations de Radiance Systems, sans mesure sur nos machines. Q4 = Q4_K_M, Q8 = Q8_0, cache en 16 bits, une seule conversation, marge de fonctionnement de 1,5 Go. Taille comptée dans les dépôts officiels : 72,0 milliards de valeurs pour le 70B et 8,9 milliards pour le 8B, lecteurs d'images et d'audio compris. Cache calculé d'après l'architecture d'Apertus 1.0 (80 couches et 8 têtes d'attention partagées pour le 70B, 32 couches pour le 8B), que la fiche dit inchangée. Une carte n'est comptée qu'à 95 % de sa mémoire.

Pourquoi 72 milliards pour un « 70B » ? Pour lire les images et l'audio, Apertus 1.5 utilise un vocabulaire de 266 752 jetons, contre 131 072 pour le texte seul, plus deux petits modules qui transforment images et sons en jetons. Cela ajoute environ deux milliards de valeurs. C'est le chiffre réel qui compte pour la mémoire.


Quel PC pour Apertus 8B ?

Une carte graphique de 16 Go suffit. Notre CoreIA RTX 5060 Ti fait tourner Apertus 1.5 8B en 4 bits avec environ 71 000 jetons de contexte, ou en 8 bits avec environ 40 000 jetons. C'est assez pour un assistant de rédaction, la traduction, ou résumer des réunions enregistrées de quelques minutes.

Pour exploiter tout le contexte, ou garder la précision d'origine, visez 32 Go. Sur une CoreIA RTX 5090, le 8B tient environ 195 000 jetons en 4 bits, et 100 000 en 16 bits. Le CoreIA GB10, avec 128 Go de mémoire partagée, prend les 262 144 jetons quelle que soit la précision.

Images et audio : NVIDIA, pour l'instant. Le moteur officiel d'Apertus 1.5 est une version modifiée de vLLM, livrée en image Docker construite pour les cartes NVIDIA (CUDA). Notre CoreIA Radeon AI PRO R9700 (AMD) reste un bon choix pour le texte et la recherche dans vos documents, avec les versions texte seul publiées par la communauté. Nous ne l'avons pas encore testée avec Apertus.


Quel PC pour Apertus 70B ?

Il faut au moins 64 Go de mémoire GPU. Deux RTX 5090 font tourner le 70B en 4 bits avec un contexte moyen. Une RTX PRO 6000, avec 96 Go sur une seule carte, ouvre un long contexte en 4 bits ou la précision 8 bits. Pour la précision d'origine, il faut deux RTX PRO 6000.

Machine Mémoire GPU Prix HT Avec Apertus 1.5 70B
CoreIA 2x RTX 5090 64 Go prix en direct 4 bits, jusqu'à environ 60 000 jetons
CoreIA GB10 (ASUS Ascent GX10) 128 Go de mémoire partagée prix en direct 4 bits avec presque tout le contexte, ou 8 bits jusqu'à environ 160 000 jetons. Mémoire moins rapide que celle d'une carte graphique
CoreIA RTX PRO 6000 96 Go prix en direct 4 bits jusqu'à environ 160 000 jetons, ou 8 bits jusqu'à environ 60 000, sur une seule carte
CoreIA 2x RTX PRO 6000 192 Go prix en direct 8 bits avec les 262 144 jetons, ou 16 bits jusqu'à environ 150 000 jetons. Pour une équipe

Prix des configurations de base, lus en direct sur les fiches. Contextes calculés comme plus haut : ce sont des estimations. Chaque machine est configurable sur sa fiche.

Une précision utile : la version 4 bits qui garde les images et l'audio (format NVFP4, publiée par la communauté) pèse 51,5 Go, plus que la version GGUF texte seul. Sur deux RTX 5090, il ne reste alors de la place que pour environ 37 000 jetons, selon notre calcul. Si vous comptez donner de longs enregistrements à Apertus, la CoreIA RTX PRO 6000 est plus confortable. Répartir un modèle sur deux cartes fonctionne bien : nous l'expliquons dans notre guide multi-GPU.

CoreIA 2x RTX 5090, machine à deux cartes graphiques pour Apertus 70B
CoreIA 2x RTX 509064 Go de mémoire GPU, Apertus 70B en 4 bits
Voir la CoreIA 2x RTX 5090
CoreIA RTX PRO 6000, station à une carte de 96 Go
CoreIA RTX PRO 600096 Go sur une seule carte, long contexte en 4 bits
Voir la CoreIA RTX PRO 6000
CoreIA GB10 ASUS Ascent GX10, boîtier compact à 128 Go de mémoire
CoreIA GB10128 Go partagés, dans un boîtier compact
Voir le CoreIA GB10
Notre conseil. Pour découvrir Apertus seul ou à deux, le 8B sur une CoreIA RTX 5060 Ti suffit. Pour le 70B, la CoreIA 2x RTX 5090 est l'entrée la plus économique. La CoreIA RTX PRO 6000 est plus simple (une seule carte) et tient un long contexte. Le CoreIA GB10 charge le 70B en 8 bits dans un petit boîtier, au prix de réponses plus lentes : c'est une estimation, d'après la vitesse de sa mémoire.


Quel logiciel pour faire tourner Apertus 1.5 ?

Officiellement, vLLM et Transformers, dans des versions modifiées par l'équipe d'Apertus. Le support n'est pas encore intégré aux versions publiques de ces deux logiciels. L'équipe publie une image Docker prête à l'emploi, construite pour les cartes NVIDIA, en version x86 et ARM, ce qui couvre aussi le GB10. Elle donne les commandes pour chaque taille, avec ou sans mode réflexion.

La fiche ne cite ni Ollama ni LM Studio. La communauté a publié d'autres versions, non officielles, que nous n'avons pas testées.

Version Taille du 8B Taille du 70B Images et audio
BF16 (officielle, Swiss AI) 18,4 Go 144,6 Go Oui
FP8 (communauté, onprem-ai) 11,4 Go 76,2 Go Oui
NVFP4 (communauté, onprem-ai) 9,0 Go 51,5 Go Oui, cartes NVIDIA récentes
GGUF Q4_K_M (communauté, llama.cpp) 5,1 Go 43,7 Go Non, texte seul

Tailles relevées sur Hugging Face, en milliards d'octets, d'où un léger écart avec notre tableau de mémoire. Les versions GGUF du 70B sont présentées par leur auteur comme des versions de test, avec des réglages de lancement obligatoires.

Le mode réflexion se règle au lancement ou à chaque requête. Deux points à savoir : la réflexion consomme du contexte, parfois plusieurs fois la longueur de la réponse visible, et l'appel d'outils n'est pas pris en charge dans ce mode. Pour un agent qui pilote vos logiciels, on lance donc Apertus sans réflexion.


Que vaut Apertus, d'après ses scores publiés ?

L'équipe annonce un niveau comparable aux autres modèles de même taille, avec un rapport technique complet à venir. Les dépôts publient pour l'instant quelques scores, que voici.

Test (scores publiés par Swiss AI) Apertus 1.5 8B Apertus 1.5 70B
MMLU-Pro (connaissances générales) 48,8 56,4
GPQA (raisonnement scientifique) 27,2 35,9
GSM8K (problèmes de calcul) 78,5 85,0
IFBench (respect des consignes), sans réflexion 40,0 30,0
IFBench, avec réflexion 47,0 36,7
LEXam-hard (questions de droit, en allemand et en anglais) non publié 24,4

Scores sur 100, déposés sur Hugging Face par Swiss AI, avec ses propres réglages, et marqués comme non vérifiés par Hugging Face : un ordre de grandeur, pas un classement indépendant. La fiche ne compare pas Apertus à Qwen3.8-27B ni à Gemma 4 12B, et les tests diffèrent de ceux de leurs fiches : aucune comparaison chiffrée n'est possible.

Deux remarques. Sur le respect des consignes, le 8B obtient un score plus élevé que le 70B, et la réflexion aide les deux. Et ces chiffres ne mesurent pas ce qui distingue Apertus : la transparence de son entraînement et le grand nombre de langues travaillées, plus de 1 000 selon le site du projet. Avant de choisir, testez-le sur vos propres documents.


Peut-on utiliser Apertus dans une entreprise ?

Oui. Apertus 1.5 est sous licence Apache 2.0, qui autorise l'usage commercial, la modification et l'affinage sur vos données. Mais l'accès aux poids passe par l'acceptation d'une politique d'utilisation, en plus de la licence.

Un accès sur inscription

Pour télécharger les poids officiels sur Hugging Face, il faut accepter la licence Apache 2.0 et la politique d'utilisation acceptable (AUP), et partager son adresse e-mail et son nom d'utilisateur avec l'équipe.

Ce que demande la politique d'utilisation

Vous garantissez l'ETH Zurich et l'EPFL contre les réclamations de tiers liées à votre usage. Si vous redistribuez le modèle, vous devez transmettre cette politique et la faire accepter expressément par celui qui le reçoit, qui s'engage à faire de même.

Données personnelles : vous êtes responsable

Le modèle peut contenir ou produire des informations sur des personnes. Vous les traitez sous votre propre responsabilité. L'équipe recommande de mettre à jour les poids tous les six mois, et prévoit un filtre de sortie qui tient compte des demandes de suppression qu'elle reçoit.

Résumé de la licence et de la politique d'utilisation publiées avec le modèle, qui seules font foi. Ce n'est pas un avis juridique. Apertus publie aussi la documentation prévue par l'AI Act européen : voir notre article AI Act et PME.


Pourquoi faire tourner Apertus en local ?

Pour que vos données restent chez vous. Un modèle installé sur une machine dans vos locaux répond sans rien envoyer à un service en ligne. En Suisse, la nouvelle loi sur la protection des données (nLPD) est en vigueur depuis le 1er septembre 2023 ; en France, c'est le RGPD. L'IA locale ne vous dispense pas de votre analyse, mais elle supprime la question de l'envoi des données à un prestataire.

Le choix d'Apertus ajoute un argument : un modèle d'origine suisse, dont on peut savoir sur quelles données il a été entraîné. Pour une fiduciaire, une étude ou une administration, c'est plus simple à expliquer qu'un modèle dont l'entraînement reste secret.

Ce que l'IA locale ne règle pas. Apertus peut se tromper, comme tout modèle de langage. Sa fiche le dit : ses réponses ne sont pas toujours exactes ni exemptes de biais, et doivent être vérifiées. Le local garantit que vos données restent chez vous, pas que les réponses sont justes.


Livraison en Suisse : prix, TVA et douane

Nous livrons nos machines en Suisse. Les prix sont en euros sur le site, sans TVA française pour la Suisse. La TVA suisse (taux normal de 8,1 %) et les frais d'importation sont payés par le client à la réception. Depuis le 1er janvier 2024, la Suisse ne perçoit plus de droits de douane sur les produits industriels, ce qui couvre les ordinateurs. Si votre entreprise est assujettie à la TVA suisse, voyez avec votre fiduciaire comment la récupérer.

Comme en France, la machine est préparée en 15 jours ouvrés maximum, souvent moins, puis vient le transport. Elle est garantie 2 ans, avec des extensions possibles, et le transport est inclus pendant toute la garantie. TVA, douane et nLPD : tout le détail est dans notre article IA locale en Suisse.

Chez Radiance Systems. Chez Radiance Systems, intégrateur spécialisé dans l'IA locale à Auriol (Bouches-du-Rhône), nous faisons le matériel et le logiciel, de A à Z : la machine assemblée, le modèle installé avec le moteur adapté, et les applications qui tournent dessus. Pour Apertus, nous vous disons aussi si le 8B suffit à votre usage. Voir nos solutions IA locales.

Apertus chez vous, sur la bonne machine

Dites-nous ce que vous voulez faire avec Apertus, et pour combien de personnes. Nous vous proposons la machine et sa configuration. Devis gratuit, sans engagement, réponse sous 24 h.


Questions fréquentes

Quelle mémoire GPU faut-il pour Apertus ?
Pour Apertus 1.5 8B : environ 10,5 Go en 4 bits, 14 Go en 8 bits et 22 Go en 16 bits. Pour le 70B : environ 52, 83 et 146 Go. Ces chiffres valent pour 32 768 jetons de contexte. Ce sont des estimations de Radiance Systems, pas des mesures.

Une carte de 16 Go suffit-elle pour Apertus ?
Pour le 8B, oui : en 4 bits avec environ 71 000 jetons de contexte, ou en 8 bits avec environ 40 000. Pour le 70B, non : il faut au moins 64 Go de mémoire GPU.

Quelle machine pour Apertus 70B ?
La CoreIA 2x RTX 5090 (64 Go) le fait tourner en 4 bits avec environ 60 000 jetons. La CoreIA RTX PRO 6000 (96 Go) tient environ 160 000 jetons en 4 bits sur une seule carte. Pour la précision d'origine, il faut la CoreIA 2x RTX PRO 6000.

Peut-on faire tourner Apertus avec Ollama ou LM Studio ?
La fiche officielle ne les cite pas : elle recommande des versions modifiées de vLLM et de Transformers, avec une image Docker. La communauté publie des versions GGUF texte seul pour llama.cpp, sans images ni audio, que nous n'avons pas testées.

Peut-on utiliser Apertus dans une entreprise ?
Oui. La licence Apache 2.0 autorise l'usage commercial. Pour télécharger les poids, il faut aussi accepter une politique d'utilisation : vous garantissez l'ETH Zurich et l'EPFL contre les réclamations de tiers, et si vous redistribuez le modèle, vous devez la faire accepter à votre tour.

Livrez-vous en Suisse ?
Oui. Les prix sont en euros sur le site, sans TVA française pour la Suisse. La TVA suisse (8,1 %) et les frais d'importation sont payés par le client à la réception. Il n'y a plus de droits de douane sur les produits industriels depuis le 1er janvier 2024.

Quelle vitesse peut-on en attendre ?
Nous n'avons pas mesuré Apertus sur nos machines et n'annonçons donc aucune vitesse. Elle dépend de la carte, de la précision choisie, du moteur et de la longueur de la réflexion.


Sources

Relevé du 6 novembre 2026 : les chiffres de mémoire et de contexte sont des estimations de Radiance Systems.

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