Der Reddit-Nutzer ContentAmbassador953 fragt in r/LocalLLaMA nach praxiserprobten Empfehlungen für kleine TTS-Modelle (unter 600M Parameter), die sich lokal auf einem nicht-englischen Datensatz feintunen lassen. Als Trainingsgrundlage liegen 150 Stunden sehr sauberes Einzel-Speaker-Audio mit präzisen Transkripten und Ausspracheangaben sowie rund 45.000 Textzeilen vor – ein vergleichsweise großes Low-Resource-Dataset. Bereits getestete Modelle scheiden aus verschiedenen Gründen aus: Orpheus liefert gute Qualität, ist aber zu groß; Qwen3 0.6B produziert schlechte Ergebnisse; Qwen3 1.7B ist für den lokalen Einsatz zu langsam. Gesucht wird explizit etwas Leichtgewichtiges, das sich einfach feintunen lässt und für nicht-englische Sprachen geeignet ist. Der Post spiegelt eine breitere Lücke im Open-Source-TTS-Ökosystem wider: Während englischsprachige Modelle gut abgedeckt sind, fehlen robuste, kleine Alternativen für andere Sprachen.