Hume 发布 Voice Controllability Leaderboard，从语音设计、语音指令和角色契合三个维度评测 17 个 TTS 模型，采用数万条人工评分而非 LLM 评委，理由是后者可能因数据泄漏抬高分数。结果显示没有单一模型在所有可控性维度领先：Google 与 ElevenLabs 总体领先但各有短板，开源模型在语音设计上仍有竞争力；性别平均准确率 97.87%，年龄仅 51.8%，讽刺是最难传达的语气。
推荐理由：榜单用数万条人工评分对比 17 个语音模型的可控性，并指出 LLM 评委可能因数据泄漏抬高分数。
Hume 发布 Voice Replication Leaderboard，作为 Real World VoiceEQ Benchmark 的新组件，用 25 条参考语音和 7 条提示词评测 11 个 TTS 模型的语音复刻能力，评分维度包括同一说话人、音质、自然度和 TitaNet 说话人嵌入余弦相似度。结果显示没有模型在所有维度领先：Cartesia sonic-3.6-beta 自然度最高（4.36）但同一说话人仅排第八（3.63），OpenBMB VoxCPM2 同一说话人第一（4.21）而自然度第五（3.96）；音质分数集中在 3.85 至 4.61，同一说话人分数跨度更大，为 2.91 至 4.21。
推荐理由：榜单把说话人相似度、自然度、音质和客观相似度分开评测，并给出按口音与情绪拆分的对比，可供选型时参考。