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🇺🇸 États-Unis🎙️ Synthèse vocaleSortie décembre 2024

Kokoro-82M

Hexgrad
Open-sourceSelf-hostRGPD
Verdict

Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.

Présentation

Kokoro-82M est un modèle de synthèse vocale open-weight de 82 millions de paramètres, bâti sur une architecture décodeur seul StyleTTS2/ISTFTNet, sans diffusion. Il couvre 8 langues et 54 voix, entraîné sur seulement quelques centaines d'heures de données audio libres de droits, ce qui limite sa richesse expressive et sa couverture linguistique face aux gros modèles TTS propriétaires. Sous licence Apache 2.0, il tourne sans effort sur un simple laptop et, une fois auto-hébergé, conserve toutes les données vocales sur l'infrastructure de l'utilisateur, quel que soit le pays de l'éditeur.

Profil de compétences

Non communiqué

Forces

  • Open-source et auto-hébergeable

Limites

  • Tarification API non publiée

À qui ça s'adresse

Pour vous si…
  • vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
  • vous avez des contraintes RGPD
À éviter si…

    Cas d'usage idéaux

    • Prototypage vocal rapide
    • Assistants vocaux embarqués
    • Voix off automatisées
    • Lecture à voix haute accessible
    • Déploiements locaux sans cloud

    Accès & disponibilité

    Auto-hébergeable (poids ouverts)

    Caractéristiques clés

    Contexte
    0
    Prix entrée
    Prix sortie
    Vitesse
    Prix non auditéBenchmarks non audités

    Confidentialité

    Conforme RGPDHébergement : self

    Faire tourner en local

    Tourne sur un laptop11.6M7k
    QuantizationDisqueRAM / VRAMMatériel type
    Q4 · recommandé0 Go2 GoTout PC/Mac récent
    Q8 · équilibré0.1 Go2 GoTout PC/Mac récent
    FP16 · qualité max0.2 Go2 GoTout PC/Mac récent

    Estimations pour un contexte modéré. Un long contexte augmente la RAM nécessaire (KV cache).

    Déployer

    Commandes prêtes à copier, générées depuis la fiche. Ajustez le contexte et le nombre de GPU à votre machine.

    Mémoire estimée · FP16 2 Go · Q4 2 Go

    Serveur OpenAI-compatible pour la production sur GPU NVIDIA.

    pip install vllm
    vllm serve hexgrad/Kokoro-82M \
      --max-model-len 32768 \
      --tensor-parallel-size 1 \
      --dtype auto
    hexgrad/Kokoro-82M
    Données avancées · pour experts
    Architecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets
    Architecture
    dense
    Taille
    82M
    Date de coupe
    Entrées
    text
    Sorties
    text
    Licence
    apache-2.0
    Hébergement
    self
    Score d'hallucination
    Coût estimé (API)
    Échange type (~3k entrée / 1k sortie)
    Non communiqué
    1M entrée + 1M sortie
    Non communiqué
    Tous les benchmarks
    Arena Elo
    MMLU
    GPQA
    HumanEval
    SWE-Bench
    MATH

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