Gepard TTS 在 Coval 基准登顶延迟榜，单卡 RTX 4090 即可运行

语音合成（TTS）领域近期出现一款值得关注的开源方案：nineninesix 团队在 Reddit r/LocalLLaMA 板块公布，他们将旗下 Apache 2.0 授权的 Gepard TTS 模型接入 Coval 的公共 TTS 基准进行测试，结果显示其首音频延迟（TTFA）在单一 RTX 4090 上即低于该榜单此前公布的所有数字。

基准测试核心数据

Gepard 1.0 在 Coval 公开基准（25 个 API 在榜）上的关键指标如下：

• 首音频延迟 TTFA：68.7 ms（p50 中位数）
• p90 延迟：85.8 ms
• 最差样本：104.8 ms
• 起始静音段：20.5 ms
• 词错误率 WER：5.23%

团队声明，该 TTFA 中位数低于 Coval 榜单上所有已发布的数字。需要指出的是，团队是从加州直连自家 API 进行测试，网络往返已被归一化扣除；而 Coval 自身跑出的数据行未做归一化，受其 runner 的网络路径影响，因此双方数据并非严格同口径对比。团队也表示，更希望由 Coval 官方亲自复测。

硬件与部署门槛

不同于多数需要在多卡服务器或专用推理集群上运行的大模型，Gepard 1.0 仅需单张 RTX 4090 即可在 Runpod 等平台完成推理。这一硬件门槛对个人开发者和中小团队较为友好，也使其在开源 TTS 方案中具备一定的部署成本优势。

开源与可复现性

Gepard 的模型权重采用 Apache 2.0 协议发布，是 Coval 榜单 25 个 API 中唯一采用该协议的开源选项（其余 24 个均为闭源）。团队同步开源了基准复现脚本，托管在 GitHub 仓库 nineninesix-ai/benchmarks，支持通过 vllm 对自有模型进行测试，方法、图表与完整说明见其官方博客。

局限与注意事项

• 该结果由模型作者自行跑出并发布，并非独立第三方评测。
• 评测方同时也是被测方的 API 提供者，存在自我优化的可能性。
• 与榜单其他 API 的对比未完全消除网络与硬件差异，需等待 Coval 官方统一环境复测。
• 评测重点是延迟与 WER，未覆盖音色自然度、多语言能力、长文本稳定性等同样重要的维度。