Fish Audio 新语音模型开放权重，部署门槛仍高

r/TextToSpeech 上有个人，用两张二手 RTX 3090 跑起了模型权重。他可不是靠什么省心的安装程序搞定的。他看着安装日志里生成了启动模型所需的自定义 GPU kernel，还坦言那些代码自己一点都看不懂。

他在评论末尾的那句话，让我一直记着：“在 Eleven Labs 被封了三次之后，我太高兴了，终于有这样的模型开放权重了。”

一句话就概括了 Drama 3 的整个故事。Fish Audio 在 2026 年 10 月 13 日发布了这款新的语音模型，参数规模达到 350 亿，把权重放到网上供任何人下载，然后看着一群曾被封闭平台折腾过的人为它激动不已。

到底发布了什么

Fish Audio 将它称为一款 35B 的 mixture-of-experts 模型。每个 token 大约激活 30 亿参数，所以实际运行负担没有这个数字听起来那么夸张。

它在 Artificial Analysis 的 Pronunciation Robustness 基准测试中，以 93.2% 的成绩排名第一。旧款 S2.1 Pro 的成绩是 88.1%。在文件路径、电子邮件地址这类必须精确读出的序列上，成绩从 79.4% 提升到了 86.3%。

大家讨论个不停的，是它对表演指导的支持。你不用再猜 [whispers] 这样的标签会有什么效果，而是像给演员讲戏一样，直接写出你想要的表现。

[barely holding it together, forcing a smile] 我没事。真的。你们先走，不用管我。

这是文档里的一个真实示例。你可以在需要的位置插入 [shaky breath] 或 [small laugh]。也可以用中文写表演指导，同时让台词保持英文。

表演指导甚至可以使用剧本里完全没有出现的语言。这多少有点颠覆我的认知。

我曾经为这个问题浪费过整个下午。你想让一句台词听起来有些难过，但又没到哭出来的程度。输入 [sad]，模型给你来了一场葬礼。换成 [a little sad]，又什么都听不出来。没有能调节程度的旋钮，只有一个开关。于是你重新生成了十一次，最后勉强选了第七版。

Drama 3 的做法不一样。你像对一个人说话那样，描述你想表达的意图。“很累，但装作不累。”“读着一条她已经决定不理会的短信。”不用记语法，也不用翻阅标签列表。

谁也没想到的功能

最让我意外的是这个功能：词级 inpainting。

想象一段五分钟的有声书章节。其中一个词读错了。以前，你得把整段重新生成一遍，然后祈祷第二次的情绪表现还能和第一次一样。用了 Drama 3，你只需要替换那一个词。模型会听取这个词前后的音频，把修正后的内容补进去，不动原来的情绪和节奏。

我以前一直觉得，做过音频剪辑的人都知道这不可能。你没法像做手术一样，把句子中间的一个词换掉，还不留下拼接痕迹。但他们似乎真的做到了。

现在，多角色场景也能这样处理。你给每个角色传入一个 voice ID，为每轮台词加上标签，一次请求就能生成一整场争吵。

那个快要慌起来的工程师

文档里有这样一场戏：工程师说反应堆的情况“不太妙”，船长回了一句：“说清楚，什么叫不太妙。”工程师说到 blow 这个词时，声音都破了。一个 prompt 就能做到。确实很酷。

你还可以在一句台词中途切换语言。用 <french> 或 <japanese> 标签包住一个短语，只有这些词会切换语言。Fish Audio 将这个功能标为实验性功能，并提醒效果会因声音和语言而异。这很合理。不过，无论是老师讲解一个短语，还是角色突然用母语说上一句，现在只要改一行就能实现，不必重新录一整段。

热度是真的，限制也是真的

X 上有人说它“简直离谱”，还有人说“普通配音彻底没戏了”。Uncle Roger 的演示获得了很高的关注，因为模型把他那种无奈又恼火的叹气模仿得很到位。

但那些热情洋溢的帖子，跳过了下面这些事。

它的 license 并不是 open source license，而是 Fish Audio Community License v1.0。研究和非商业用途免费。年收入低于 500,000 美元时，商业用途也免费。超过这个门槛，或者想把它包装成自己的 API 转售，就得找他们谈。

一个 Reddit 用户只写了一句：“这 license 真烂。”另一个人也表达了同样的看法，只是没那么在意，还承认自己能理解公司需要赚钱。

同一个帖子里，还埋着一个没引起多少注意的抱怨。有人问它是否支持德语。没人回答。模型声称支持 83 种语言，不等于承诺这 83 种语言的效果都一样好。大家引用的基准测试只测发音，并不测试哭声听起来是否真实。这是两种完全不同的测试。

而在 r/TextToSpeech 上，有个评论者已经彻底失去耐心：“这玩意儿真是垃圾，笑死，体积接近 breeze 的 10 倍，效果也就好了一丁点。”话很重，也可能说得不对，但这种声音确实存在。

顺便聊聊命名

我一直在想，为什么它叫 Drama 3，明明它其实是另一个完全不同的模型系列的第三代。

用鱼来命名倒是说得通，毕竟公司就叫 Fish Audio。但语音模型一到版本编号，就开始变得奇怪。S2、S2.1 Pro，然后是 Drama 3。大概某个实习生在品牌命名的争论里赢了一次，现在所有人都得费心记住，到底哪个模型更新。

旧金山的人给什么东西起名，都爱用河流或山峰的名字。AI 实验室则喜欢拿上一个模型的名字，再贴上一个更大的数字。就是没人给 TTS 模型起名叫“Greg”。至少这名字会让人记得住。

大多数人用不上它。

如果你一个月只做两条视频，觉得机器配音也挺好，那 Drama 3 就有点大材小用了。安装过程并不顺畅。同一个帖子里，有三个人都在琢磨自己的显卡到底装不装得下它。

那套双 RTX 3090 配置占用 39GB，可不是四舍五入带来的误差。单张 48GB 显卡是比较省事的方案，但我们大多数人都没有这样的卡。GitHub 安装日志里还要生成自定义 kernel，也说明它仍处于早期阶段。

还有一点：一周前，这个模型还不是现在这种发布形态。它当时处于预览阶段，需要邀请才能访问，随后权重突然就出现在了 Hugging Face 上。这样的速度很适合制造热度，但对需要稳定工具的人来说就不太友好了。还有个有意思的细节：如果你在 API 调用中把 model header 设置错了，请求不会失败，而是会悄悄回退到旧款 S2.1 Pro。你可能以为自己在测试 Drama 3，实际听到的却是去年的模型。

另外，促销折扣将在 11 月 12 日结束。之后 API 的价格会涨到现在的五倍。如果你的预算是按每百万字符十美元、而且永远维持这个价格来算的，那就算错了。

我可能低估了它能影响多少人。但我的判断是，Drama 3 会改变制作长篇有声剧和游戏的人的工作方式，而不是改变那个只想给周三的 TikTok 视频配个音的人的工作方式。

真正关键的差别在 license，而不是模型。如果你是规模不大的独立创作者，那没什么问题。如果你是一家想把 Drama 3 当作服务出售的公司，开放权重就是诱饵，真正的产品是一份合同。

如果你只是想让机器把自己的博客文章读出来，那这些目前还不适合你。过一年再来吧，到时候应该会有人给它做个封装，配上一个好用的按钮。

我没想到，最后让我记住的，竟然是一条谈自定义 GPU kernel 的评论。但那个人确实在我们大多数人都能买到的二手硬件上，跑起了一款 35B 语音模型。而他之所以这么做，只是因为自己被那个封闭平台踢了出来。

这才是真正值得成为头条的事。不是基准测试成绩，而是那扇门的位置变了。

ElevenLabs 的人此刻或许正在度过一个再普通不过的星期二。也可能不是。我不知道他们怎么想，不过说实话，我很想旁听一下他们的那场会议。

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