/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,3 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
svara-tts-v1
Опубликована
26 мар 2026

svara-tts-v1-fp8

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

FP8-версия многоязычной модели Svara TTS для синтеза речи на 12 индийских языках и английском с мужскими и женскими голосами.

161скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 мар 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

srikantp/svara-tts-v1-fp8 — FP8-квантизированная версия Svara TTS v1, разработанной Kenpath. Это многоязычная модель преобразования текста в речь на базе архитектуры Llama с 3,3 млрд параметров; репозиторий указывает контекст 131 072 токена. Она предназначена для синтеза речи на 12 индийских языках и английском: поддерживает мужские и женские голоса, выбираемые идентификатором вида «код_языка_пол».

FP8 снижает потребление видеопамяти примерно до 6–8 ГБ; заявлен интерфейс, совместимый с OpenAI Audio Speech API. Для запуска README указывает NVIDIA GPU с 8 ГБ или более видеопамяти, CUDA, Transformers и PyTorch. Модель основана на kenpath/svara-tts-v1 и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • синтез речи на хинди и других индийских языках
  • озвучивание английского текста индийским голосом
  • генерация речи с выбором мужского или женского голоса
  • развёртывание API синтеза речи с совместимым с OpenAI интерфейсом
  • запуск TTS-модели при ограниченной видеопамяти

Ограничения

Для запуска требуется NVIDIA GPU с 8 ГБ или более видеопамяти и CUDA. README описывает поддержку 12 индийских языков и английского; данных о качестве и дополнительных ограничениях синтеза не приведено.

Для каких профессий подходит4

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

Svara TTS v1 (FP8 Quantized)

FP8-quantized version of Svara TTS for lower VRAM usage (~6-8GB).

Original Developer: Kenpath
Base Model: kenpath/svara-tts-v1

Features

  • 12 Indian Languages: Hindi, English, Telugu, Tamil, Marathi, Bengali, Kannada, Malayalam, Gujarati, Punjabi, Odia, Assamese
  • Male/Female Voices: Support for both genders
  • Low VRAM: ~6-8GB memory usage (FP8)
  • OpenAI-Compatible: /v1/audio/speech endpoint

Supported Languages

LanguageCode
Hindihi
Englishen
Telugute
Tamilta
Marathimr
Bengalibn
Kannadakn
Malayalamml
Gujaratigu
Punjabipa
Odiaor
Assameseas

Voice Format

Voice IDs: {language_code}_{gender}

Examples: hi_male, ta_female, en_male, bn_female

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "srikantp/svara-tts-v1-fp8",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("srikantp/svara-tts-v1-fp8")

Requirements

  • NVIDIA GPU with 8GB+ VRAM
  • CUDA drivers
  • transformers, torch

Inference Code

For inference code, server, and web UI, see: svara-tts-inference-fp8

License

Apache 2.0 - See LICENSE file.

Citation

@misc{svara-tts-v1-fp8,
  title={Svara TTS v1 FP8},
  author={srikantp},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/srikantp/svara-tts-v1-fp8}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
9cc802e

0 моделей