01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Premier modèle parole open full-duplex
- Latence sub-seconde
- Labo français (Kyutai)
Limites à connaître
- —Pas une LLM texte classique
- —Architecture non supportée par Ollama
- —Licence CC-BY
Architecture
Full-duplex speech-text · Depth Transformer (codebook) + 7B Temporal Transformer
Entraînement
Codec Mimi à 12.5 Hz / 1.1 kbps sur audio 24 kHz. Latence ~200ms pratique.
Idéal pour
Conversation vocaleTemps réel
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
5 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
6 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
9 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
15 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 10 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$# GitHub : kyutai-labs/moshi — voix Moshiko (H) / Moshika (F)
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.