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参数
未知
上下文
未说明
架构 / 任务
text-to-speech
许可证
apache-2.0
MODEL POSITIONING
这个模型解决什么问题?
ZONOS3-Mini 的模型能力是文本转语音、参考音频音色克隆、角色声音设计和细粒度表达控制,支持 43 种语言及 32,768 位置上下文。其 GGUF 仓库所列文件是编码器、骨干网络、解码相关组件等不同功能文件,并非可互换的整模 Q4、Q8 量化档位。运行工具包括 WebGPU、SGLang-Omni、Ollama、llama.cpp、LM Studio,以及 CUDA、MLX 和 CPU 等原生运行时。模型卡未说明单一整模 GGUF 下载包,也未给出手机或普通笔记本的具体实测速度。
更适合谁
- 需要多语言文本转语音的开发者
- 需要从短参考音频克隆音色的用户
- 需要调整情绪、语速和表达方式的游戏或内容团队
- 希望在浏览器或本地设备运行语音模型的开发者
典型使用场景
- 游戏角色语音与角色原型设计
- 有声书、课程和视频旁白生成
- 参考音频驱动的音色克隆
- 多语言语音助手与播报界面
SOURCE-BASED CAPABILITIES
模型卡透露的核心特点
紧凑稀疏架构
总计 800M 参数,每 token 约激活 100M 参数
多语言语音合成
覆盖 43 种语言,包括中文、日语、韩语及多种欧洲语言
音色克隆
支持最长 60 秒参考音频,也可使用 192 维说话人嵌入
细粒度控制
可控制情绪、表达方式、响度、带宽和语速
上下文与音频输出
支持 32,768 位置上下文,单次生成最长 10 分钟音频
按当前权重估算的硬件准备
- 现有 GGUF 文件中,最低显存估算约 1 GB
- 为上下文缓存、系统进程和并发请求预留额外内存,不要只按模型文件大小配置设备。
量化版本怎么选
- 所列 GGUF 主要对应 steer、编码器、骨干网络等功能组件,不是同一整模的 Q4、Q8 可选版本
- backbone-ptq.gguf 与 backbone-ptq-edit.gguf 明确标为 PTQ,其余文件未标明统一位宽
- 应按完整语音合成流程和目标运行时选择所需组件,不要仅按文件名推断量化质量
- 模型卡未说明统一整模量化方案或各文件之间的推荐组合
GGUF VARIANTS
量化版本与硬件要求
显存与内存数值均按权重文件体积估算,未做设备实测。多模态还需要配套投影文件并额外占用内存;分卷容量按全部分卷合计,下载时需获取完整文件组。
| 量化 | 权重合计 | 估算加载显存 | 建议显存 | 建议内存 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| GGUF | 0.0 GB | 1 GB | 2 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 0.0 GB | 1 GB | 2 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 0.0 GB | 1 GB | 2 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 0.2 GB | 1 GB | 2 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 0.4 GB | 1 GB | 2 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 0.6 GB | 1 GB | 2 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 0.6 GB | 1 GB | 2 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 1.4 GB | 2 GB | 3 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 2.0 GB | 2.5 GB | 3.5 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
| GGUF | 3.8 GB | 4.5 GB | 5.5 GB | 8 GB | 下载文件 ↗ |
HARDWARE MATCH
哪些显卡或设备更适合运行?
按当前最小量化文件估算,至少需要 1GB 显存;如果希望为运行框架和上下文保留余量,优先参考推荐显存 2GB。
阅读 4GB 显存选型指南 →可以怎样运行
- 使用支持 WebGPU 的浏览器本地运行,无需安装服务器,模型会缓存供后续使用
- 使用 SGLang-Omni 在 NVIDIA GPU 上提供兼容音频语音接口,支持流式输出和参考音频克隆
- 使用原生 CUDA、MLX、C++/ggml、CPU、Metal 或 Vulkan 运行时,也可通过 Ollama、llama.cpp 和 LM Studio 接入
- 使用 Zyphra Cloud 托管版本
采用前要知道的限制
- 模型卡仅提供架构概述,样例和完整评测结果指向外部发布文章,未直接给出可复核的质量对比
- 参考音频最长 60 秒,单次生成最长 10 分钟,更长素材需要分段处理
- NeMo 文本规范化仅覆盖部分语言,其他语言按原文处理,可能需要自行准备规范化文本
- 官方称可在手机和笔记本运行,但资料未提供这些设备的明确配置与速度数据