Boson AI 的 Higgs TTS 3 在 Hume AI 语音复刻榜单中位列 11 个模型第四，口音参考音得分 4.28 为全场最高，略高于 VoxCPM2，并领先 Fish Audio S2 Pro、ElevenLabs v3 和 ElevenLabs Multilingual v2。该评测由三名人工评分者在不知模型来源的情况下按 1 至 5 分打分，测试集含 25 个参考音，其中 15 个带不同口音、9 个来自非英语母语者。Higgs TTS 3 的 Same Speaker 得分为 3.83，客观相似度 0.74 并列第三，音质 4.38 与最高分相差 0.23。该模型为开放权重，已在 Hugging Face 上线，上月下载量接近 10 万次，并可通过 Higgs TTS API 使用。
Hume AI 用自建评分标准独立评测了 5 个 Gemini TTS 模型的多说话人对话能力，Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash-Lite 综合得分最高，分别为 4.11 和 4.10。情感控制是各模型最强项，达 4.26 至 4.31；说话人区分度最弱，五个模型中四个垫底，同性别组合尤其困难，男男配对平均仅 2.87。
Hume 对 Google Gemini 3.8 Flash TTS 与 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 预览版进行独立评测，两款模型分列 Expressivity–Reliability 前沿评分第一、第二，达 0.920 和 0.914。相比 Gemini 3.1 Flash TTS，长文本稳定性得分从 1.22 升至 2.89 和 3.03（五分制），语音设计可控性领先，但说话人相似度与部分精细控制仍偏弱。
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。