# Lightning v3.1

Éditeur : Smallest AI (États-Unis). Poids fermés.

En bref : 77e sur 96 en synthèse vocale en anglais (Artificial Analysis), dans un groupe de 5 modèles trop proches pour être départagés.

Page : https://quelleia.com/voix/modeles/smallest-ai-lightning-v3-1/. Classements de la voix de QUELLE IA, à part du score des modèles de langage, relevé du 19 octobre 2026.

## Présentation

Modèle de synthèse vocale en temps réel de Smallest AI, qui produit de l'audio à 44,1 kHz avec un premier octet en environ 200 ms et propose 217 voix ainsi que le clonage instantané à partir de 5 à 15 secondes d'audio. Il change de langue en cours de phrase entre les langues dotées de voix entraînées. (lu sur https://docs.smallest.ai/model-cards/text-to-speech/lightning-v-3-1.md)

- Sortie : 24 mars 2026 (selon Artificial Analysis)

## Langues

- Annoncées par l'éditeur : 20 codes de langue acceptés, dont 12 avec des voix entraînées ; le français passe par des voix anglaises ou hindi (en, hi, ta, es, kn, mr, te, or, pa, ml, gu, bn, fr, de, it, nl, sv, pt, pl, ru).
- Évaluées par nos sources : anglais.
- Le français : annoncé par l'éditeur ; pas évalué en français par nos sources.
- Source des langues annoncées : https://docs.smallest.ai/model-cards/text-to-speech/lightning-v-3-1.md

## Ses classements

- Synthèse vocale en anglais, Artificial Analysis : 77e sur 96, Elo 1 024 (intervalle à 95 % : 1 011 à 1 037), 2 281 votes ; prix : 25 $ par million de caractères. Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/text-to-speech/model-families/smallestai (relevé du 19 octobre 2026).

## Modèles proches

- Synthèse vocale en anglais, Artificial Analysis : [Chatterbox](https://quelleia.com/voix/modeles/chatterbox/), 76e (1 026), juste devant
- Synthèse vocale en anglais, Artificial Analysis : [Raon SpeechLM](https://quelleia.com/voix/modeles/krafton-raon-speechlm/), 78e (1 005), juste derrière

## Comment lire ces chiffres

- Synthèse vocale : Dans une arène, des votants écoutent deux voix à l'aveugle et choisissent la meilleure ; l'Elo en tire un classement, plus il est haut, mieux c'est. Le repère de prononciation compte les mots qu'un modèle de transcription comprend mal en relisant la voix : plus il est bas, mieux c'est.

## Noms dans les sources

- Artificial Analysis : Lightning v3.1

## Liens

- Page de l'éditeur : https://docs.smallest.ai/model-cards/text-to-speech/lightning-v-3-1
- L'essayer : https://docs.smallest.ai/models/getting-started

## Pages lues

- https://docs.smallest.ai/model-cards/text-to-speech/lightning-v-3-1.md (« Real-time text to speech at 44.1 kHz: 217 voices across 12 languages, instant voice cloning, 200 ms to first byte. »), 17/10/2026
- https://docs.smallest.ai/model-cards/text-to-speech/lightning-v-3-1.md (« Instant voice cloning with just 5-15 seconds of audio, via API or console. »), 17/10/2026
- https://docs.smallest.ai/model-cards/text-to-speech/lightning-v-3-1.md (« 20 accepted language codes plus `auto` routing; automatic identification and code-switching mid-utterance across the 12 languages with trained voices. »), 17/10/2026
- https://docs.smallest.ai/model-cards/text-to-speech/lightning-v-3-1.md (« The model accepts these ISO 639-1 codes but has no dedicated trained voices - pronunciation and normalization are handled through the English or Hindi voice you pick. »), 17/10/2026
- https://docs.smallest.ai/model-cards/text-to-speech/lightning-v-3-1.md (« | French | `fr` | »), 17/10/2026