Englisches Original: https://argusic.com/subject/outetts

OuteTTS

Schnittstelle für OuteTTS-Modelle.

Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonApache-2.0Commit f5eac6e70d79

Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: gguf, llama, text to speech, transformers und tts.

OuteTTS läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 14 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

outetts 0.4.4 installed with all dependencies including llama-cpp-python 0.3.9 (CPU), Python modules import cleanly, default speakers load, JS test suite 12/12 passes

Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft mit Mocks
Argusic Score
92 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,14 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
1.440
Forks
118
offene Issues
41
Beobachter
33
Größe
9 MB
erstellt
letzter Push

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von OuteTTS, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet
Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

  • version/interface.py eagerly imported all 6 backend model classes at module level, causing ImportError when any backend dependency was missing3 Minuten
  • gguf_model.py raised ImportError at module level, preventing any package import without llama-cpp-python installed2 Minuten
  • sounddevice fails at import: PortAudio library not found (system package libportaudio)
Installationszeit
14 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
15 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
npm test: 12 tests passed (1 file). Python: all module imports clean, 11/11 configuration/interface tests passed
Verbrauchte Modell-Tokens
93.699
Genau getesteter Commit
f5eac6e70d79
Container-Image
sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher
dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf
jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Verhalten gegenüber echten Diensten
dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

Default speakers load correctly
exec
/bin/sh -lc 'ARGUSIC_RESULT: {"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes…
 exited 127 in 0ms:
/bin/sh: 1: ARGUSIC_RESULT:: not found
exec
/bin/sh -lc "echo 'ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"inst…
 succeeded in 0ms:
2026-10-07T22:30:52.281505Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a11…
2026-10-07T22:30:52.282166Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a11…
tokens used
93,699

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

  • In 14 Minuten installiert.
  • Hat sich von allen 3 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
  • Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

  • Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
  • Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner1/3Läuft mit Mocks92,000,14

Themen (von GitHub)

ggufllamatext-to-speechtransformerstts

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/OuteTTS.svg)](https://argusic.com/subject/outetts)

Fragen

Läuft OuteTTS?
OuteTTS läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 14 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic OuteTTS getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit f5eac6e70d79. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von OuteTTS gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,14 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von OuteTTS?
14 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht OuteTTS eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von OuteTTS schief?
Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wo ist der Nachweis für OuteTTS?
Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

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