Original em inglês: https://argusic.com/subject/dia
dia
Um modelo TTS capaz de gerar diálogo ultrarrealista em uma passada.
Não foi possível verificarfonte: GitHubPythonApache-2.0commit 876125e461a0
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai, open weight e text to speech.
A Argusic não conseguiu fazer dia executar. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 3,2 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Package nari-tts installs and all modules import, config loads from HF, CLI help parses, and audio utility functions work correctly, but the 1.6B-parameter model cannot load on this container's 755 MB of RAM (needs at least 3.2 GB).
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 50 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- OOM while loading Dia-1.6B-0626 model weights on 755MB RAM container1,5 minutos
- PEP 668 externally-managed-environment blocked system-wide pip install0,5 minutos
- Tempo de instalação
- 3 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 10 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pip install -e . exited 0. 'python -c "from dia.model import Dia; from dia.config import DiaConfig; print('ok')"' printed 'ok'. 'python cli.py --help' printed usage. 'python -c "from dia.audio import build_delay_indices, apply_audio_delay, build_revert_indices, revert_audio_delay; import torch; ... round-trip test ..." verified all audio utilities. Model forward pass could not be tested (OOM).
- Tokens de modelo usados
- 200.244
- Commit exato testado
- 876125e461a0
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Se ele funciona de algum modo
- esta execução não verificou nada, então esta página não afirma nada em nenhum sentido
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
pydantic_core 2.46.5 safetensors 0.8.0 soundfile 0.14.0 torch 2.6.0+cpu torch-stoi 0.2.3 torchaudio 2.6.0+cpu Here's my final report. ``` tokens used 200,244 Here's my final report. ```
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Instalado em 3,2 minutos, mais rápido que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 2 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Um agent sem limite de tempo não conseguiu fazê-lo executar.
Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, dia foi o 92º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Não executou | 50,00 | 0,05 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não executou | 50,00 | 0,21 |
Tópicos (de GitHub)
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/dia)Perguntas
- dia executa?
- A Argusic não conseguiu verificar se dia executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 3 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou dia?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 876125e461a0. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar dia?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,05: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar dia?
- 3,2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- dia precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar dia?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como dia se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, dia foi o 92º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de dia?
- Todas as 2 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.