Familia Mistral · 4B de parámetros★ Hecho en Francia

Voxtral-4B-TTS

TTS abierto de vanguardia, 9 idiomas incluido el francés. Rivaliza con ElevenLabs. ⚠ No comercial.

🇫🇷 Mistral AI·Licencia CC-BY-NC 4.0·Contexto 4k tokens·Fecha de lanzamiento marzo de 2026← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • TTS abierto con calidad de estudio
  • Idioma francés nativo
  • Funciona en portátil
Limitaciones que debes conocer
  • —⚠ Licencia CC-BY-NC (no comercial)
  • —No es un LLM de texto clásico
Arquitectura
TTS abierto de vanguardia · 4B · 9 idiomas
Entrenamiento
Competidor directo de ElevenLabs.
Ideal para
Síntesis de voz en francésVoice-over

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : mistralai/Voxtral-4B-TTS-2603
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
3 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
3.5 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
5 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
8 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 6 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Voxtral-4B-TTS?

Para ejecutar Voxtral-4B-TTS en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 3 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: Voxtral-4B-TTS también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

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  • Espacio en línea de por vida
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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~22t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~65t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~150t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900