/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
460 млн
Размер весов
1,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
kani-tts-370m
Библиотека
mlx
Опубликована
3 окт 2025

kani-tts-370m-MLX

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Многоязычная версия KaniTTS в формате MLX для синтеза речи из текста на шести языках.

49скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены8 окт 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

nineninesix/kani-tts-370m-MLX — версия модели KaniTTS, подготовленная для запуска на MLX; разработчик исходной модели в карточке указан как nineninesix. Репозиторий создан конвертацией nineninesix/kani-tts-370m с помощью mlx-lm 0.28.2. Модель предназначена для синтеза речи из текста и поддерживает английский, немецкий, арабский, китайский, испанский и корейский языки.

Модель построена на архитектуре LFM2 с плотной causal language model и содержит 460 млн параметров. Метаданные указывают контекст 128 000 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Репозиторий содержит веса safetensors для экосистемы MLX.

Сценарии применения

  • синтез английской речи из текста
  • синтез немецкой речи из текста
  • синтез арабской речи из текста
  • синтез китайской речи из текста
  • синтез испанской и корейской речи из текста

Ограничения

Версия предназначена для экосистемы MLX. README не описывает варианты голосов, качество синтеза или ограничения по стилю речи.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

nineninesix/kani-tts-370m-MLX

This model nineninesix/kani-tts-370m-MLX was converted to MLX format from nineninesix/kani-tts-370m using mlx-lm version 0.28.2.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("nineninesix/kani-tts-370m-MLX")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
12a83a5

0 моделей