Qwen3-TTS 1.7B (Base)
Qwen3-TTS 1.7B (Base) ist in der Stufe Q4_K_M eine Datei von 1,0 GB. Wie viel Speicher es beim Laufen zusätzlich braucht, nennt keine Quelle, die wir gelesen haben. Deshalb rechnen wir es für kein Gerät aus.
Wie schnell es arbeitet, rechnen wir nicht. Bei Audio zählt, wie viele Minuten Aufnahme in einer Minute fertig werden, und dafür haben wir noch keine eigene Messung.
- Art
- Vorlesen (Text zu Sprache)
- Anbieter
- Qwen
- Parameter
- 1.700 Mio.
- Auf Hugging Face seit
- 21. Januar 2026
- Lizenz
- Apache 2.0
- Deutsch
- laut Anbieter ja (Beleg unten)
- Sprachen
- 10 Sprachen
- Stimmen
- eigene Stimme aus einer Aufnahme (3 Sekunden)
- Laufzeit
- llama.cpp (llama-tts)
- Ollama
- führt dieses Modell nicht
So starten Sie es
Mit llama.cpp, gebaut laut Anleitung. Beim ersten Aufruf lädt -hf das Modell und den Projektor von Hugging Face; --tts-lang de legt die Sprache fest. Für eine eigene Stimme hängen Sie eine kurze Aufnahme als WAV an.
Text vorlesen lassen
$ llama-tts Mit eigener Stimme vorlesen lassen
$ llama-tts Lizenz
Laut Anbieter steht das Modell unter Apache 2.0. Die Quelle sagt dazu wörtlich:
license: apache-2.0
Das ist keine Rechtsberatung. Maßgeblich ist der Lizenztext selbst.
Deutsch
Der Anbieter nennt Deutsch ausdrücklich. Wie gut es Deutsch versteht oder spricht, haben wir nicht geprüft.
Qwen3-TTS covers 10 major languages (Chinese, English, Japanese, Korean, German, French, Russian, Portuguese, Spanish, and Italian)
Sprachen
Laut Quelle spricht es 10 Sprachen:
Chinesisch, Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Portugiesisch, Russisch, Spanisch
Wie gut es eine einzelne Sprache kann, haben wir nicht geprüft.
Belegt mit:
Qwen3-TTS covers 10 major languages (Chinese, English, Japanese, Korean, German, French, Russian, Portuguese, Spanish, and Italian)
Eigene Stimme
Feste Stimmen bringt das Modell nicht mit. Es spricht mit der Stimme aus einer kurzen Aufnahme, die Sie mitgeben; laut Anbieter genügen 3 Sekunden. Ohne Aufnahme wählt es selbst eine Stimme.
Nehmen Sie nur Ihre eigene Stimme oder die einer Person, die zugestimmt hat. Wie natürlich die Stimme klingt, haben wir nicht beurteilt.
Belegt mit:
Base model capable of 3-second rapid voice clone from user audio input
Stufen
Größe der Datei je Stufe und, wo belegt, der Speicher beim Laufen.
| Stufe | Datei | Speicher beim Laufen |
|---|---|---|
| Q4_K_M | 1,0 GB | nicht gerechnet |
| Q8_0 | 1,8 GB | nicht gerechnet |
| BF16 | 3,5 GB | nicht gerechnet |
Zu jeder Stufe gehört eine zweite Datei: Projektor (mmproj) Q8_0, 0,4 GB.
Quelle: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base
Weitere Ratgeber
- DSGVO-konforme KI: Welche Daten verlassen bei welchem Aufbau Ihr Haus?Lokal heißt nicht telemetriefrei, und eine EU-Zusage hängt am Bereitstellungstyp. Was bei vier gängigen Aufbauten wirklich übertragen wird, mit Zitaten aus den Datenschutzerklärungen der Anbieter.
- KI für Berufsgeheimnisträger: Was § 203 StGB bei ChatGPT & Co. verlangtHat ChatGPT eine Schweigepflicht? Worauf Anwälte, Ärzte, Steuerberater und Psychotherapeuten bei KI achten müssen, was die Kammern sagen und warum lokale KI die einfachste Antwort ist.
- KI lokal betreiben, ohne Terminal: So läuft ein Sprachmodell auf Ihrem RechnerLokale KI-Modelle brauchen auf Mac und Windows keine Befehlszeile mehr. Was Sie an Hardware brauchen, wie die Einrichtung Schritt für Schritt gelingt und wo die Grenzen liegen.
- Lokale KI-Modelle: Welches läuft auf Ihrer Hardware?Ob ein lokales KI-Modell auf Ihrem Rechner läuft, entscheidet der Speicher. Wie Sie die richtige Zahl finden und was die Stufen hinter dem Namen bedeuten.
- Whisper lokal: Interviews und Besprechungen auf dem eigenen Rechner transkribierenWhisper lokal installieren und nutzen, mit Programm oder im Terminal: Welches Modell für deutsche Aufnahmen passt, wie viel Speicher es braucht und wo die Grenzen liegen.
- Qwen lokal betreiben: welche Fassung auf welches GerätQwen gibt es in vielen Größen. Die kleinste aktuelle Fassung in unserem Katalog, Qwen3.5 4B, braucht 4,4 GB und läuft damit auf praktisch jedem Rechner, Qwen3.8 27B flüssig auf 214 von 703 Geräten. Welche Fassung zu Ihrem Rechner passt und wie Sie sie starten.
- KI-Agenten mit lokalem Modell: zwölf Werkzeuge im VergleichOpenClaw, Hermes Agent, DeepSeek Harness und neun weitere Agenten mit einem Modell auf dem eigenen Rechner: was jeder verlangt, was Ihr Gerät hergibt und welcher zu Ihnen passt.
- Mac mini für lokale KI: Welche Ausstattung reicht und wann es der Mac Studio sein mussBeim Mac zählt der Arbeitsspeicher, nicht die ganze Zahl. Was der Mac mini mit M4, M5 Pro und M6 trägt, wann es der Mac Studio sein muss und was gebraucht zählt.
- DeepSeek Harness installieren und lokal nutzenDeepSeek Harness ist der quelloffene Programmier-Agent von DeepSeek. Wie Sie ihn installieren, mit einem lokalen Modell verbinden und was an DeepSeek geht.
- Deutsche und europäische KI-Modelle: Welche es gibt und was davon lokal läuftTeuken aus Deutschland, EuroLLM aus einem EU-Projekt, Mistral aus Paris, Apertus aus der Schweiz. Lizenz, Größe und auf wie vielen der 703 Geräte sie flüssig laufen.
- gpt-oss: OpenAIs offenes Modell auf dem eigenen Rechnergpt-oss gibt es in zwei Größen. Die kleine läuft auf 404 von 703 geführten Geräten flüssig, die große auf 69. Was Sie brauchen und wo das Modell nicht passt.
- Grafikkarte für KI: Worauf es bei lokalen Modellen ankommtFür KI zählt an einer Grafikkarte zuerst der Speicher, dann das Tempo. Welche Speicherklasse wie viele Modelle trägt und warum 24 GB der wichtigste Schritt ist.
- Hermes Agent lokal: mit Ollama oder LM Studio nutzenHermes Agent lokal mit Ollama oder LM Studio: Er braucht mindestens 64.000 Token Kontext, ein Modell mit Werkzeugaufrufen und genug Speicher.
- KI selbst hosten: Was sich ändert, sobald mehrere zugreifenSelbst hosten heißt, dass einer betreibt und mehrere nutzen. Was dafür nötig ist, warum die Voreinstellungen dafür nicht gemacht sind und welche Fragen ab dem zweiten Nutzer keine Technikfragen mehr sind.
- Lokale KI: Was das heißt, was Sie brauchen, was sie kannLokale KI heißt, dass die Modelldatei auf Ihrem Gerät liegt und die Rechenarbeit dort stattfindet. Was Sie dafür brauchen, was heute gut funktioniert und wo die Grenzen liegen.
- Open Source KI: Welche Modelle wirklich offen sindDie meisten Modelle, die „Open Source KI“ heißen, geben nur die fertigen Modelldateien frei, nicht den Weg dorthin. Was der Begriff bedeutet, welche Familien es gibt und was davon auf eigener Hardware läuft.
- OpenClaw lokal: mit Ollama oder LM Studio einrichtenOpenClaw mit einem lokalen Modell über Ollama oder LM Studio: installieren, einrichten, passende Modelle wählen und wissen, was trotzdem ins Netz geht.
- Ornith 1.5: Welche der drei Größen auf Ihrem Rechner läuftOrnith 1.5 in drei Größen: Die kleinste läuft beim Ausprobieren auf 475 von 703 Geräten flüssig, die größte auf 9. Was jede braucht und wann ein Verbund hilft.
- Qwen-Image: KI-Bilder lokal erzeugen und die richtige Fassung wählenQwen-Image erzeugt Bilder auf dem eigenen Rechner. Die neue Fassung 2.1 ist nur für Forschung und Erprobung freigegeben, für Unternehmen ist 2512 die Fassung. Was beide an Speicher brauchen und wie lange ein Bild auf unserer Karte dauerte.
- Ollama oder LM Studio: Was ist der Unterschied, und welches passt zu Ihnen?Beide laden offene Sprachmodelle auf Ihren Rechner und rechnen mit demselben Unterbau. Was sie wirklich unterscheidet, was sie kosten und welche Daten dabei Ihr Haus verlassen.
- Was ist Ollama, und welche Alternativen gibt es?Ollama, LM Studio, llama.cpp und vLLM tauchen in vielen Anleitungen für lokale KI auf. Was jedes davon ist, wie die vier zusammenhängen und welches Sie wofür brauchen.
- Was kostet ChatGPT wirklich, und ab wann lohnt sich eigene Hardware?Die Rechnung hat vier Posten, und drei davon stehen auf keiner Preisliste. Was ein Modell über die Schnittstelle kostet, was eigene Hardware dagegenstellt, und ab welchem Punkt sich der Wechsel rechnet.