Cloudflare将EuroLLM和Apertus加入Workers AI
Cloudflare AI··作者 Petra Arts
关键信息
EuroLLM支持35种语言，其中包括欧盟全部24种官方语言；Apertus则使用覆盖1500多种语言的超过15万亿个词元进行训练，训练数据中40%为非英语内容。Apertus公开了模型架构、权重、训练数据和方法，其开发者表示，模型按照瑞士和欧洲相关规则处理训练退出请求、个人数据移除和记忆化风险。
资讯摘要
Cloudflare在其年度Birthday Week公告中宣布，EuroLLM和Apertus两款欧洲模型将加入Workers AI。EuroLLM支持35种语言，包括欧盟全部24种官方语言，而其中许多语言在现有开放模型中的支持仍然不足。该模型由多所大学和研究机构组成的联盟开发，获得Horizon Europe、欧洲研究委员会和EuroHPC的支持，并在MareNostrum 5超级计算机上完成训练。Apertus是瑞士首个大规模、完全开放的多语言语言模型，由苏黎世联邦理工学院、洛桑联邦理工学院和瑞士国家超级计算中心通过瑞士人工智能计划共同开发。
该模型使用覆盖1500多种语言的超过15万亿个词元训练，并公开其架构、权重、训练数据和方法。Cloudflare还将推出面向政府网络安全机构和关键基础设施运营方的研讨会，帮助他们构建能够适用于不同模型的人工智能防御体系，首场活动将在新加坡举行。Cloudflare将这些举措视为避免“人工智能主权零和竞争”的路径，主张开放访问、模型可替换性和多家供应商能够帮助国家避免依赖单一公司或单一模型。
资讯正文
本周是“生日周”，按照传统，我们会给互联网送上礼物。今年其中有两份来自欧洲：EuroLLM，覆盖欧盟全部24种官方语言；以及Apertus，这是瑞士推出的完全开放模型，训练数据涉及1500多种语言。两者都由公立大学和研究机构打造，也都将登陆 Workers AI。你现在就可以申请访问权限。
我们还将推出实践型研讨会，帮助政府网络安全机构和关键基础设施运营商构建能够与任何模型协同工作的 AI 防御体系。第一场研讨会将于10月在新加坡举行。
今天的公告源于我们一年前提出的一个观点。当时，各国首都都在热议 AI 访问和主权问题。我们的答案是选择权：可以自由挑选适合工作的工具，并在需要时进行切换。
从那以后，这些讨论变得更加尖锐。攻击者已经利用前沿模型发起网络攻击。如今，能否访问某些前沿模型取决于你所在的地点。限制开放模型的呼声也越来越高。把这些因素放在一起，很容易得出这样的结论：AI 主权是一场零和博弈——另一个国家控制的每一个模型，都是一个你无法依赖的模型，因此最安全的做法就是筑起高墙。
但我们认为，过去一年也可以指向另一条道路。印度、日本和新加坡都将重点放在开源模型上，亚太地区各地的人们则基于这些模型，为农村居民、老年患者以及照护他们的护士构建工具。我们自己的安全团队也构建了能够与任何模型协同工作的 AI 防御体系，因此失去某个模型的访问权限，并不意味着同时失去防御能力。
帮助构建更好的互联网，一直意味着提供更多选择，而不是更少选择。这就是为什么我们致力于开发能够防止厂商锁定的开放标准；为什么我们构建的大量产品一开始就可以免费使用；也是为什么我们的网络覆盖125多个国家和地区的335多个城市，其中230多个城市配备了用于 AI 推理的 GPU。我们不认为任何国家都应该依赖一家企业来获得 AI 能力。这也包括我们自己。
Workers AI 上的两款欧洲开放模型
今年2月，Matthew Prince 在新德里举行的 India AI Impact Summit 2026 上表示，去中心化且价格可负担的 AI 访问，是国家韧性的重要组成部分。几个月前我们加入的、来自印度、日本和新加坡的模型，就是我们对此的第一个证明。该峰会系列将于2027年6月移师日内瓦，使命是“让所有人共享繁荣与进步”。
EuroLLM 支持35种语言，其中包括欧盟全部24种官方语言；其中许多语言目前都没有得到现有开放模型的充分支持。该模型由一个联盟开发，获得了 Horizon Europe、European Research Council 和 EuroHPC 的支持。联盟成员包括 Instituto Superior Técnico、University of Edinburgh、Instituto de Telecomunicações、Université Paris-Saclay、Unbabel、Sorbonne University、Naver Labs 和 University of Amsterdam。该模型在 MareNostrum 5 超级计算机上完成训练。根据该联盟的说法，在欧盟多语言基准测试和机器翻译方面，EuroLLM 的表现超过了规模相近的模型。
你可以在这里申请访问 Workers AI 上的 EuroLLM。
Apertus（拉丁语意为“开放”）是瑞士首个大规模、完全开放的多语种语言模型。它使用超过1.5万亿个词元进行训练，覆盖1500多种语言，其中40%的训练数据来自英语以外的语言。该模型由苏黎世联邦理工学院、洛桑联邦理工学院和瑞士国家超级计算中心（CSCS）开发，是瑞士人工智能计划的一部分：由公共机构打造，服务公共利益。它的架构、权重、训练数据和方法全部公开。模型在设计时考虑了欧盟《人工智能法案》和《通用数据保护条例》（GDPR）等瑞士和欧洲法规，这意味着尊重训练数据退出请求、删除个人数据并防止模型记忆。它在CSCS的Alps超级计算机上训练，该计算机配备了超过10,000块GH200 GPU。其开发者表示，在Romansh语、瑞士德语以及亚洲和非洲各地的低资源语言等罕见语言和区域语言方面，Apertus的表现显著优于领先的闭源和开放模型。
你可以在此申请访问Workers AI上的Apertus。
去年人们构建了什么
去年的国家级模型并没有被束之高阁。自从我们将它们加入Workers AI以来，亚太地区数百名学生、初创企业、小型企业和公共部门工作人员已经基于这些模型构建了应用，其中许多是在我们与当地合作伙伴共同举办的构建活动中完成的。以下是其中三个例子：
印度的Form Mitra：无需阅读的政府表格。用晦涩难懂的英语撰写的福利申请表，让许多原本应当从中受益的农村居民、低识字率人群和视障人士无法使用。印度理工学院德里分校的学生在我们与CyberPeace共同举办的一场构建活动中开发了Form Mitra。这是一款语音引导助手，使用AI4Bharat的IndicTrans2模型，以22种印度语言中的任意一种带领用户完成表格填写。
新加坡的MedBridge：用患者自己的方言提供护理。许多照顾新加坡老年患者的护士来自东南亚各地，并不会说当地的方言，因此关键信息可能在翻译过程中丢失。MedBridge以14种语言引导患者进行健康相关交流，其中包括福建话和粤语。
日本的Anshin Concierge：一键获得正确的公共服务。对于老年居民、残障人士以及任何不太熟悉数字工具的人来说，在需要帮助时弄清楚应该拨打哪项公共服务电话，可能会让人不知所措。Anshin Concierge最初是一个黑客松原型，允许用户用自己的话描述问题（“我的膝盖疼”“我的手机上出现了一个奇怪的画面”），然后通过一次点击，以电话或网页的方式将他们连接到东京都政府相应的支持服务窗口。
不依赖单一模型的人工智能防御
各国政府希望利用人工智能保护关键服务和国家基础设施。能够大规模发现漏洞的前沿模型，也同样可以帮助防御者发现漏洞。但建立在单一模型之上的防御体系，其可靠程度取决于你能否访问该模型；而各国政府已经看到，关键模型的访问权限可能在几乎没有预警的情况下受到限制。
我们也遇到过同样的问题，而在安全领域，我们始终把自己当作第一位客户。过去一年里，我们的安全团队与公司各团队合作，着手构建不依赖任何单一模型的 AI 防御体系。我们搭建了一个协调框架：通过编排层，让多个 AI 模型并行工作，以搜寻漏洞、验证发现并确定威胁的优先级。我们公布了将前沿模型与开放模型结合使用的经验，将这一协调框架开源，让任何组织都能搭配自己选择的模型运行它；同时，我们还详细介绍了所采用的分层架构，用于阻止配备前沿模型的攻击者发现漏洞。
由于这一协调框架兼容任何模型，无论是闭源模型还是开放模型，失去某一家供应商的服务并不会让你的防御体系停止运转。当我们向各国政府介绍这一方案时，最常见的反应是如释重负。随后，他们开始提出实际问题：如何在自己的环境中、按照自己的规则部署这套方案。简报会很快变成请求进行实操培训。
因此，今天我们面向政府网络安全机构和关键基础设施运营商，推出一项实操研讨会计划。参与者将构建自己的 AI 安全协调框架和分层防御体系，并在结束时掌握如何根据自身组织的情况对二者进行调整。这些课程模块可以即插即用，旨在纳入国家级 AI 技能培训和网络韧性计划。第一场研讨会将于今年 10 月在新加坡国际网络周期间于新加坡举行。
与我们一起构建
这一切都不是孤立完成的。印度的 CyberPeace 和日本的 Code for Japan 等合作伙伴，帮助我们将开放模型转化为可实际使用的工具。如果你负责国家级 AI 计划、网络安全机构或关键基础设施，并且希望拥有比目前更多的选择，请通过 policy-team@cloudflare.com 联系我们。你可以申请使用 EuroLLM 和 Apertus，也可以从这一协调框架开始。
一年前，我们说过，选择是实现 AI 主权的道路。今年的经历表明，选择同样也是实现 AI 安全的道路。
来源与参考
收录于 2026-10-02