Alibaba
Qwen3 TTS Flash
Alibaba’s low-latency TTS tier for high-volume, real-time voice pipelines.
Inteligência
88.1 #29
AAQI 88.0
Velocidade de saída
230 t/s
ITL 4.3 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$0.006 /1M
Entrada $0.005/M · Saída $0.01/M
Contexto
32K
≈ 80 páginas A4 · saída máx. 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Qwen3 TTS Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.
Pontos fortes e trade-offs
Onde vence
- ~80ms TTFT for live conversational turns
- Lowest cost-per-character in the premium tier
- Strong APAC language quality
Pontos de atenção
- Thinner emotional range than Eleven v3
- Proprietary — no self-hosting
- Fewer voice-customization controls
Casos de uso matadores
High-volume voice bots
Cheap real-time speech at call-center scale.
APAC voice products
Native-quality zh/ja/ko synthesis.
Notification TTS
Mass short-message voice generation.
Quickstart do desenvolvedor e API
Defina primeiro
DASHSCOPE_API_KEY — obter uma chave de APIcurl https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-tts-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen3-tts-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.DASHSCOPE_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "qwen3-tts-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);Recursos e links oficiais
Implantação de API
Comparar hosts e latência
Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Pontuações por fonte
Pontuações por categoria
Resultados de benchmarks
Especificações ao vivo e arquitetura
Por baixo do capô
Qwen3 TTS Flash — low-latency speech tier
- Flash serving tier — ~80ms streaming TTFT
- 230× realtime-factor synthesis
- Multi-language coverage tuned for APAC locales
- Cheapest premium TTS per million characters
Data de lançamento
2 de out. de 2026
Arquitetura
Qwen3 TTS Flash — low-latency speech tier
Parâmetros
Not disclosed
Licença
Proprietary
Janela de contexto
32,000 tokens
Saída máx.
8,192 tokens
Modalidades
text + audio
Preços de cache
leitura $0.002 · escrita $0.006 /1M
Raciocínio
—
Preço de entrada
$0.005/M
Preço de saída
$0.01/M
Velocidade de saída
230 t/s
Tempo até o primeiro token
—
Dados atualizados
22 de out. de 2026
Fatura mensal estimada
Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia vs GPT-4o…
Citar e incorporar
Badge de Markdown do GitHub
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@misc{llmpodium2026qwen3ttsflash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Qwen3 TTS Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/qwen3-tts-flash}
}Incorporar selo de pontuação
Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.
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Modelos alternativos
Principais alternativas para Qwen3 TTS Flash com base em recursos, preço e benchmarks.