tencent/Hy-SimulMT-30B-A3B · Hugging Face

Lure-TTS 与 Lure-Turbo：600M 语音模型，运行速度比实时快 4 倍，支持内联标签、指令控制和声音克隆，训练成本低于 200 美元

Lure-TTS and Lure-Turbo: 600M voice models to run 4x faster than real time, with inline (tags), direction, and voice cloning. Trained for under $200.

Hugging Face 上的模型页面（Lure-TTS-0.6B），作者介绍其基于 Qwen3-TTS 微调训练，使用了 RLVR、OPD 和多教师 OPD 等方法。流程包括先用分类器标注强度、笑声哭泣等事件、情感和指令等数据来清洗语料，再做 SFT 训练标签能力，随后通过多教师在线蒸馏整合声音克隆、指令理解、文本标签等能力。作者还将 15 次 pass 的 code predictor 缩减为 3 次 pass，使模型可达到比实时语音快 4 倍的速度，Turbo 版本 RTF 为 0.14（对比 0.195）。适合做语音合成、语音助手方向的读者。

mw00/project-maya

Project Maya 是用于在自有 GPU 上私有运行 GLM-5.3-Flash（321B MoE）和 DeepSeek-V4.1-Flash-1017（748B MoE）的项目，支持单卡至 16 卡、NVIDIA 与 AMD、Linux 与 Windows（实验性）。包含推理引擎、服务器、仪表盘、OpenAI 与 Anthropic 兼容 API 以及量化工具，可处理并发请求并支持图片。