什么是FunAudioLLM及替代音频AI模型？
FunAudioLLM及替代音频AI模型是专门的人工智能系统，旨在完成音频生成、文本转语音合成和音频理解任务。它们利用先进的深度学习架构，能够将文本转换为自然发音的语音，支持多种语言和方言，并以超低延迟处理音频。这些模型使专业级音频生成工具的获取变得大众化，使开发者和创作者能够在各种行业和用例中构建复杂的语音应用程序、多语言TTS系统和音频增强的用户体验。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2是一款基于大型语言模型的流式语音合成模型，采用统一的流式/非流式框架设计。该模型通过有限标量量化（FSQ）增强了语音令牌码本的利用率，简化了文本转语音语言模型架构，并开发了一种支持不同合成场景的块感知因果流式匹配模型。在流式模式下，该模型实现了150毫秒的超低延迟，同时保持了与非流式模式几乎相同的合成质量。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：超低延迟流式TTS
CosyVoice 2是一款基于大型语言模型的流式语音合成模型，采用统一的流式/非流式框架设计。该模型通过有限标量量化（FSQ）增强了语音令牌码本的利用率，简化了文本转语音语言模型架构，并开发了一种支持不同合成场景的块感知因果流式匹配模型。在流式模式下，该模型实现了150毫秒的超低延迟，同时保持了与非流式模式几乎相同的合成质量。与1.0版本相比，发音错误率降低了30%-50%，MOS分数从5.4提高到5.53，并支持对情感和方言的细粒度控制。该模型支持中文（包括方言：粤语、四川话、上海话、天津话等）、英语、日语、韩语，并支持跨语言和混合语言场景。
优点
- 流式模式下150毫秒的超低延迟。
- 与1.0版本相比，发音错误率降低30%-50%。
- MOS分数从5.4提高到5.53。
缺点
- 0.5B参数可能限制某些用例的复杂性。
- 需要技术专业知识才能进行最佳配置。
我们喜爱它的理由
- 它提供专业级的超低延迟流式TTS，同时支持广泛的多语言功能和方言控制，使其非常适合实时应用。
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本转语音（TTS）模型。该模型采用创新的DualAR架构，具有双自回归Transformer设计。它支持多种语言，其中英语和中文的训练数据超过30万小时，日语训练数据超过10万小时。在TTS Arena的独立评估中，该模型表现出色，ELO评分为1339。
fishaudio/fish-speech-1.5：领先的开源TTS卓越表现
Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本转语音（TTS）模型。该模型采用创新的DualAR架构，具有双自回归Transformer设计。它支持多种语言，其中英语和中文的训练数据超过30万小时，日语训练数据超过10万小时。在TTS Arena的独立评估中，该模型表现出色，ELO评分为1339。该模型在英语方面实现了3.5%的词错误率（WER）和1.2%的字符错误率（CER），在中文方面实现了1.3%的字符错误率（CER）。
优点
- 创新的DualAR双自回归Transformer架构。
- TTS Arena表现出色，ELO评分为1339。
- 低错误率：英语词错误率（WER）3.5%，字符错误率（CER）1.2%。
缺点
- 与某些替代方案相比，定价更高。
- 可能需要更多计算资源才能获得最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端的DualAR架构与卓越的性能指标和广泛的多语言训练数据相结合，使其成为开源TTS应用的黄金标准。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL是通义系列的新成员，具备强大的视觉理解能力。它能分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并捕捉事件。它能够进行推理、操作工具、支持多格式对象定位并生成结构化输出。该模型已针对视频理解中的动态分辨率和帧率训练进行了优化。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：先进的视觉-语言理解
Qwen2.5-VL是通义系列的新成员，具备强大的视觉理解能力。它能分析图像中的文本、图表和布局，理解长视频并捕捉事件。它能够进行推理、操作工具、支持多格式对象定位并生成结构化输出。该模型已针对视频理解中的动态分辨率和帧率训练进行了优化，并提高了视觉编码器的效率。凭借7B参数和33K上下文长度，它为复杂的视觉和文本分析任务提供了全面的多模态AI能力。
优点
- 强大的图像和视频视觉理解能力。
- 7B参数，33K上下文长度。
- 先进的推理和工具操作能力。
缺点
- 主要专注于视觉-语言任务，而非纯音频。
- 视频处理需要大量计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它通过提供先进的多模态能力扩展了音频AI生态系统，实现了对视觉内容与音频处理工作流的全面分析。
音频AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的FunAudioLLM及替代音频AI模型，每个模型都具有独特的优势。对于流式TTS应用，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B提供超低延迟。对于优质的开源TTS，fishaudio/fish-speech-1.5提供卓越的性能。对于多模态AI能力，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct将应用范围从音频扩展到视觉-语言任务。此对比有助于您根据特定的音频AI需求选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 模型类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | $7.15/百万UTF-8字节 | 超低150毫秒延迟 |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文本转语音 | $15/百万UTF-8字节 | 领先的TTS性能（ELO 1339） |
| 3 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 视觉-语言聊天 | $0.05/百万Token（输入/输出） | 先进的多模态能力 |
常见问题
我们2025年的三大推荐模型是FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、fishaudio/fish-speech-1.5和Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct。这些模型各自在创新性、性能以及解决音频生成、文本转语音合成和多模态AI应用挑战方面的独特方法上表现突出。
我们的深入分析表明，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B非常适合需要超低延迟（150毫秒）的实时应用，而fishaudio/fish-speech-1.5凭借其1339的ELO评分和低错误率在整体TTS质量方面处于领先地位。对于需要多模态能力以及音频处理的应用，Qwen2.5-VL提供了全面的视觉-语言理解能力。