IT之家1月22日消息，据千问 Qwen 微信公众号消息，Qwen3-TTS 多码本全系列模型已开源，包含1.7B 和0.6B 两种尺寸，1.7B 可以达到极致性能，0.6B 均衡性能与效率。

据介绍，Qwen3-TTS 是由 Qwen 开发的一系列功能强大的语音生成模型，全面支持音色克隆、音色创造、超高质量拟人化语音生成，以及基于自然语言描述的语音控制，为开发者与用户提供最全面的语音生成功能。

依托创新的 Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz 多码本语音编码器，Qwen3-TTS 实现了对语音信号的高效压缩与强表征能力，不仅完整保留副语言信息和声学环境特征，还能通过轻量级的非 DiT 架构实现高速、高保真的语音还原。Qwen3-TTS 采用 Dual-Track 双轨建模，达成了极致的双向流式生成速度，首包音频仅需等待一个字符。

据IT之家了解，模型覆盖10种主流语言（中文、英文、日语、韩语、德语、法语、俄语、葡萄牙语、西班牙语、意大利语）及多种方言音色，满足全球化应用需求。同时，模型具备强大的上下文理解能力，可根据指令和文本语义自适应调整语气、节奏与情感表达，并对输入文本噪声的鲁棒性有显著提升。目前已经在 Github 上开源同时也可通过 Qwen API 体验。

模型列表

1.7B 模型

0.6B 模型

Qwen3-TTS 特性

主要特点：

强大的语音表征：基于自研 Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz，实现语音信号的高效声学压缩与高维语义建模，完整保留副语言信息及声学环境特征，并可通过轻量级的非 DiT 架构实现高效、高保真语音还原。通用的端到端架构：采用离散多码本 LM 架构，实现语音全信息端到端建模，彻底规避传统 LM+DiT 方案的信息瓶颈与级联误差，显著提升模型的通用性、生成效率与效果上限。高极致的低延迟流式生成：基于创新的 Dual-Track 混合流式生成架构，单模型同时兼容流式与非流式生成，最快可在输入单字后即刻输出音频首包，端到端合成延迟低至97ms，满足实时交互场景的严苛需求。智能的文本理解与语音控制：支持自然语言指令驱动的语音生成，灵活调控音色、情感、韵律等多维声学属性；同时深度融合文本语义理解，自适应调节语气、节奏、情感与韵律，实现“所想即所听”的拟人化表达。

模型性能

我们对 Qwen3-TTS 在音色克隆、创造、控制等方面进行了全面评估，结果显示其在多项指标上都达到了 SOTA 性能。具体来说：

音色创造任务上，Qwen3-TTS-VoiceDesign 在 InstructTTS-eval 中指令遵循能力和生成表现力都整体超越 MiniMax-Voice-Design 闭源模型，并大幅领先其余开源模型。在音色控制任务上，Qwen3-TTS-Instruct 不仅具备单人多语言的泛化能力，平均词错率2.34%；同时具备保持音色的风格控制能力，InstructTTS-eval 取得了75.4% 的分数；此外，也展现出卓越的长语音生成能力，一次性合成10分钟语音的中英词错率为2.36/2.81%。在音色克隆任务上，Qwen3-TTS-VoiceClone 在 Seed-tts-eval 上中英文克隆的语音稳定性表现上均超越 MiniMax 和 SeedTTS；在 TTS multilingual test set 上10个语项上取得了1.835% 的平均词错误率和0.789的说话人相似度，超越 MiniMax 和 ElevenLabs；跨语种音色克隆也超越 CosyVoice3位居 SOTA。

Tokenizer 性能

我们对 Qwen-TTS-Tokenizer 进行了语音重构评估，在 LibriSpeech test-clean set 的结果显示其在关键指标上都达到了的 SOTA 水平。具体来说，在感知语音质量评估（PESQ）中，Qwen-TTS-Tokenizer 在宽带和窄带上分别取得了3.21和3.68的分数，大幅领先同类 tokenizer。在短时客观可懂度（STOI）以及 UTMOS 上，Qwen-TTS-Tokenizer 取得了0.96和4.16的分数，展现出卓越的还原质量。在说话人相似度上，Qwen-TTS-Tokenizer 取了0.95的分数，显著超越对比模型，表明其近乎无损的说话人信息保留能力。