开源 Tyger：0.6B 小模型搞定语音 agent 全双工轮次控制
ylankgz · reddit · 2026-10-17
nineninesix 团队在 r/LocalLLaMA 发布 Tyger，一个面向语音 agent 的全双工轮次控制小模型，开源权重（Hugging Face: nineninesix/tyger）：
- 底座为 NVIDIA Nemotron 3.5 ASR Streaming 0.6B，外加 14M causal GRU；每 80ms 无前瞻地输出三种状态之一：answer（用户说完）、stop（用户插话，agent 停止）、chime in（ agent 应一声 "mm-hm" 继续听）。
- 同时收听麦克风与 agent 自身回放，避免把自己的回声当成用户说话。
- tyger-s2s（Apache-2.0）是完整语音 agent 栈：Tyger + Gemma 4 E4B FP8 + VoxCPM2，支持工具调用、最多 4 路并发对话，RTX 5090 上端到端延迟约 0.7 秒；默认全本地运行，可选 OpenAI "expert" 后端（默认关闭）。
- 限制：整套栈需 28GB 显存，仅测过 5090；仅 FP32、未做量化；只有离线 benchmark。
作者征集 turn-taking 体验反馈，尤其欢迎 3090/4090 用户报告。
所属事件:开源Tyger 0.6B模型实现语音Agent全双工轮控(2 条相关)→
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