把 30 秒的英語語音算完，要多久？答案是 0.379 秒。在一台 Mac Studio（64GB）上，用 mattmireles/kokoro-coreml 把 Kokoro-82M 餵進 Apple Neural Engine，30 秒台詞 379 毫秒生完，等於 79 倍 realtime。同一台機器、同一個模型，丟給 MLX（GPU）跑要 763 毫秒，丟給 PyTorch CPU 慢到三五千毫秒——同模型不同 runtime，速度可以差一個數量級。
過去兩年寫過幾個 voice agent 的人應該都很熟那種痛：LLM 已經把 token 吐出來了，TTS 在那邊吭吭吭算半秒，整個對話節奏就斷掉。雲端 API 不是不能用，但 ElevenLabs Flash 官方公告 first-byte ~135ms ，加上網路 round-trip 直接破半秒。如果你的 Mac 就在桌上，這延遲根本沒道理付出去。
這篇把 2026 年中目前 macOS 上最快的幾個 TTS 工具實測數字攤開來講，順便分享一個多數人沒注意到的事實：Apple Neural Engine 才是 M 系列上真正的 TTS 速度王牌，而不是 GPU 或 MPS。
環境前置：本文所有實測數字來自 2026 年 6 月的公開 benchmark。硬體涵蓋 M1 Mini / M2 Air / Mac Studio（64GB） / M4 Pro。所有工具都是 100% on-device 本機推論，不打雲端 API。
速度排行榜：一表看完
先丟結論。下面這張是我把所有來源交叉驗證後整理出來的，數字都有出處可查：
| 排名 | 工具 | 加速後端 | 實測速度 | 模型 | 中文支援 |
|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 | kokoro-coreml | Apple Neural Engine | Mac Studio 64GB：30s 音檔 379 ms（79×RT）；M1 Mini 14×RT | Kokoro-82M, 170 MB | ✅ 8 voices |
| 🥈 | Supertonic 3 | ONNX Runtime（CPU / WebGPU） | M4 Pro CPU 中等文 RTF 0.013（≈77×RT）；長文峰值 RTF 0.006（≈167×RT） | 66~99M | ❌ 31 語言沒中文 |
| 🥉 | Piper TTS | ONNX Runtime（CPU） | RTF 0.008（≈ 125×RT）, ~22 MB | VITS, 20M | ✅ zh_CN |
| 4 | macOS say / AVSpeechSynthesizer | 系統內建 | 啟動瞬間（無模型載入） | 內建 | ✅ Mei-Jia / Ting-Ting |
| 5 | MLX-Audio（Kokoro / Qwen3-TTS / Higgs） | MLX（Metal GPU） | Kokoro RTF 0.44；Qwen3-TTS RTF ~2 | 82M ~ 4B | ✅ Qwen3-TTS 中文業界頂尖 |
來源：mattmireles/kokoro-coreml 實測表 、Supertonic 3 官方 benchmark 、Soniqo Apple Silicon 對照 、sherpa-onnx Supertonic 對照表 。
這份表我自己整完有幾個地方讓我重看了三次。
最便宜的 M1 Mini（16GB，現在二手不到三萬台幣）跑 kokoro-coreml 也有 14× realtime。意思是你聽 1 秒語音，它只算 70 毫秒。這個延遲已經比你的鍵盤防彈跳還短，跑 voice agent 不會聽到「呃……」的卡頓。
Supertonic 3 的數字更誇張——M4 Pro 純 CPU 中等文本 RTF 0.013（≈ 77×RT），長文本峰值衝到 RTF 0.006（≈ 167×RT）。同一個 sherpa-onnx 對照表裡，ElevenLabs Flash v2.5 API 中等文本 RTF 0.077、OpenAI TTS-1 RTF 0.302、Gemini 2.5 Flash TTS RTF 0.673。一個 99M 參數的開源 ONNX 模型純 CPU 跑出 6 倍於 ElevenLabs、23 倍於 OpenAI 的速度，這在 2024 年根本不敢想。
被嚴重低估的還有 macOS 內建的 say。它的「啟動延遲」是真正的 0，因為根本不用載模型——系統永遠開著。對於 shell 通知、簡單無障礙場景，這還是最快的工具，下面會專段聊。
kokoro-coreml：把 ANE 真正榨乾
先講背景。Apple Neural Engine（ANE）這顆 NPU 從 A12 開始就裝在每一支 iPhone 跟每一台 M 系列 Mac 上，FLOPS 數字很漂亮、能耗也低——社群實測 LLM 工作負載大約是 GPU 的 1/10 （M4 Pro 上有人量到 ANE 2W、GPU 20W）。但開發者社群一直碰不到它——CoreML 是黑箱排程器，你連模型有沒有真的跑在 ANE 上都很難確認，更別說優化。
mattmireles/kokoro-coreml 把 Kokoro-82M 拆成 5 個子模型，每個子模型分派到最適合的處理器（ANE / CPU / GPU），用 Swift 的 MLModel(contentsOf:) 載 .mlpackage 就能跑。實測數字：
| 音檔長度 | M1 Mini (16GB) | M2 Air (24GB) | Mac Studio (64GB) |
|---|---|---|---|
| 3 秒 | 234 ms | 148 ms | 51 ms |
| 10 秒 | 686 ms | 466 ms | 126 ms |
| 30 秒 | 1,959 ms | 1,405 ms | 379 ms |
對比同硬體上的 MLX-Audio （Metal GPU 路線）：
| 音檔 | Mac Studio：CoreML vs MLX | 加速倍率 |
|---|---|---|
| 7 秒 | 96 ms vs 224 ms | 2.3× |
| 10 秒 | 126 ms vs 289 ms | 2.3× |
| 30 秒 | 379 ms vs 763 ms | 2.0× |
對比 PyTorch：
- vs PyTorch MPS（GPU）：1.8~3.4× 快
- vs PyTorch CPU：3.5~7.3× 快
每個 bucket 都更快，越新的 silicon 差距越大——這正是 ANE 路線真正的潛力。GPU 你加再多核心也卡在記憶體頻寬，ANE 是專為神經網路設計的固定函式硬體，跑 conv / matmul 不會跟 GPU 搶 Metal queue。
整合到 Swift App 大概長這樣：
import CoreML
// 載入預編譯的 .mlpackage（5 個子模型）
let config = MLModelConfiguration()
config.computeUnits = .all // 讓 CoreML 自動派 ANE/CPU/GPU
let textEncoder = try MLModel(contentsOf: textEncoderURL, configuration: config)
let durationPredictor = try MLModel(contentsOf: durationURL, configuration: config)
let decoder = try MLModel(contentsOf: decoderURL, configuration: config)
// ... 然後 pipeline 串起來
// 同步推論
let pcmBuffer = try synthesizer.synthesize(text: "Hello, world.")
// 在 M1 Mini 上這行回來大約 50ms（短句）
raw 數字、benchmark 腳本、跨 Mac 比較矩陣都在 GitHub ，要做 Swift app 整合直接拿來用。
唯一的坑：作者老實寫了，iPhone（A14 / A17 Pro）的 ANE 編譯器會拒絕完整的 ANE 計畫（ANECompile() FAILED），iPhone 版本只能用 staged policy——decoder-pre 跑 ANE、其他階段跑 CPU+GPU。但 M 系列 Mac 沒這個問題，本文聚焦的是 macOS。
Supertonic 3：純 CPU 也能贏雲端 API
如果 ANE 是「在 Apple 生態裡作弊」，那 Supertonic 3 就是「連 GPU 都不用，純 CPU 直接幹翻所有人」。
Supertonic 是 Supertone Inc.（韓國公司，被 HYBE 收購過）開源的 TTS，66~99M 參數、用 flow-matching 架構、純 ONNX Runtime 跑。實測在 M4 Pro 上：
| 系統 | RTF (mid 152 chars) | chars/sec |
|---|---|---|
| Supertonic 3 (M4 Pro CPU) | 0.013 | 1,048 |
| Supertonic 3 (M4 Pro WebGPU) | 0.007 | 1,801 |
| ElevenLabs Flash v2.5（API） | 0.077 | 209 |
| OpenAI TTS-1（API） | 0.302 | 55 |
| Gemini 2.5 Flash TTS（API） | 0.673 | 18 |
| Kokoro（sherpa-onnx CPU） | 0.124 | 107 |
數字來源：sherpa-onnx HuggingFace benchmark （同一頁有完整 API 對照）。
讓我們把這個數字放在桌上看清楚——Supertonic 用 M4 Pro 的 CPU，跑出比 ElevenLabs Flash 快 6 倍、比 OpenAI TTS-1 快 23 倍的速度。它甚至不需要 ANE，連 GPU 都不用。一個 99M 的 ONNX 模型輾過所有商業 TTS API，乾。
Flow matching 架構是它的祕密武器——傳統 autoregressive TTS（像 Tacotron、Bark）要 token by token 慢慢吐，flow matching 把生成重新定義成「從 noise ODE 解到 mel-spectrogram」的平行解碼問題。對 CPU 來說，平行化的工作量比 sequential token 友善太多。
裝起來就一行：
pip install supertonic
from supertonic import SupertonicTTS
tts = SupertonicTTS(language="en")
audio = tts.synthesize("Hello, this is Supertonic running on CPU.")
# audio 是 numpy array，可以直接寫 wav
但有個非常致命的限制：官方支援的 31 種語言 包含阿拉伯、保加利亞、捷克、丹麥、荷蘭、英、愛沙尼亞、芬蘭、法、德、希臘、印地、克羅埃西亞、匈、印尼、義、日、韓、拉脫維亞、立陶宛、波、葡、羅馬尼亞、俄、斯洛伐克、斯洛文尼亞、西、瑞典、土、烏克蘭、越南——就是沒有中文。對台灣讀者來說這個直接 deal-breaker，後面會講中文場景該怎麼選。
Piper 與 macOS say：老兵不死
聊完最快的兩隻，回來講「夠用但被低估」的兩個老兵。
Piper TTS
Piper （Rhasspy 開發、現在轉到 Open Home Foundation）是輕量場景的事實標準。VITS 架構、ONNX 編譯、medium voice ~22 MB、CPU 上 RTF 0.008（125 倍 realtime），30+ 語言含中文 zh_CN。Home Assistant 用它做語音助理、NVDA 螢幕閱讀器用它做無障礙、LocalAI 內建它做 TTS endpoint。
brew install piper-tts # 或 pip install piper-tts
piper --model en_US-amy-medium --output_file out.wav <<< "Hello world"
它的優勢不在絕對速度（在 M-Mac 上 Supertonic 跟 kokoro-coreml 都比它快），而在「樹莓派級裝置都能跑即時 TTS」這件事。如果你想做家用智慧音箱、想在 Mac mini server 上跑 voice 服務、想嵌進低耗能設備，Piper 還是首選。
要注意的坑：原本的 rhasspy/piper repo 在 2025 年 10 月封存了，授權從 MIT 改成 GPL-3.0。如果你的產品要商用閉源發布，先確認新授權對你 OK 再用。
macOS 內建 say 跟 AVSpeechSynthesizer
這個老實說被嚴重低估。say 是 macOS 內建 CLI，啟動延遲是真正的 0——因為系統永遠把語音引擎掛在 background，根本不用載模型。
# shell 通知用法
sleep 30 && say -v Fiona "Build done, get back to work"
# 跑模型訓練不想盯著螢幕
python train.py && say "Training finished" || say "Training failed"
# 列出所有聲音
say -v "?"
macOS 26 開始，內建的「Premium / Neural Voice」品質已經非常 OK，繁體中文有 Mei-Jia（台灣國語）、粵語有 Sin-Ji、普通話有 Ting-Ting。設定 → 輔助使用 → 旁白 → 語音 → 自訂裡可以下載高品質版（每個約 200~500 MB）。
say -v Mei-Jia "你好世界，今天天氣真好"
對應的 Swift API 是 AVSpeechSynthesizer，可以調語速、音高、音量：
import AVFoundation
let synthesizer = AVSpeechSynthesizer()
let utterance = AVSpeechUtterance(string: "你好世界")
utterance.voice = AVSpeechSynthesisVoice(language: "zh-TW")
utterance.rate = 0.5
utterance.pitchMultiplier = 1.0
synthesizer.speak(utterance)
但這隻有個 voice agent 開發者必須知道的硬限制：AVSpeechSynthesizer 不能處理串流 partial text ——你必須把整段文字餵進去它才會開講。對 LLM token-by-token 輸出的場景完全不適用。Apple 至今沒補這個洞，這也是為什麼 voice agent 開發者寧可裝 kokoro-coreml 或 Supertonic 也不用內建 API。
中文場景：別被 Supertonic 騙了，Qwen3-TTS 才是王者
如果你是台灣讀者要做中文 TTS，前面 Supertonic 的速度數字看了會流口水，但記住——它沒中文。中文場景必須重新排名：
| 中文需求 | 推薦工具 | 為什麼 |
|---|---|---|
| 速度第一、中文夠用 | kokoro-coreml + zf_xiaoyi | 8 個普通話 voice，社群實測 zf_xiaoyi 達 A-、zm_yunxi B+；ANE 加速速度跟英文一樣 |
| 中文品質第一、可接受慢一點 | Qwen3-TTS-0.6B via MLX-Audio | 阿里出品、訓練數據海量、中文表現業界頂尖；M-Mac RTF ~2 |
| 零安裝、繁中 | say -v Mei-Jia | 台灣國語內建語者、無門檻 |
| 跑中文 audiobook | MLX-Audio + Qwen3-TTS | myByways 有 ePub→audiobook 腳本 可參考 |
| 樹莓派 / HA 中文 | Piper zh_CN | 輕量、ONNX、長期維護 |
Qwen3-TTS 是這次研究中我覺得中文使用者最該認識的工具——阿里巴巴 Qwen 團隊 2026 年 1 月開源（Apache 2.0），支援 12Hz / 25Hz、0.6B / 1.7B 多檔位、3 秒語音 cloning、10+ 語言。在 SEED 中文測試上 WER 0.77（1.7B 12Hz），比 CosyVoice 3、F5-TTS、Spark TTS 都低。
Apple Silicon 透過 MLX-Audio 跑：
pip install mlx-audio
# 下載 8bit 量化版（M Mac 上記憶體友善）
huggingface-cli download mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice-8bit
# 跑
python -m mlx_audio.tts.generate \
--model mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice-8bit \
--text "你好，今天我們來聊聊 macOS 上最快的 TTS。" \
--voice "default"
實測在 M2 macMini 大約「1,000 字元 / 分鐘」（myByways 實測 ），不是很快但中文品質直接屌打 Kokoro 中文 voice。如果你要做中文 podcast、audiobook、新聞播報，這就是目前 M-Mac 上最強的開源解。
不同情境怎麼選：決策樹
把所有工具放一起看會頭暈，下面是我給自己的決策邏輯：
你要做什麼？
│
├─ Shell 通知、無障礙、簡單腳本播報
│ └─→ macOS 內建 say（5 秒就能上手）
│
├─ Swift / Mac App 整合最快本機 TTS
│ ├─ 英語為主 →→→ kokoro-coreml（ANE）
│ └─ 中文為主 →→→ kokoro-coreml + zf_xiaoyi voice
│
├─ Python 跑 batch（audiobook / podcast）
│ ├─ 純英語、追速度 →→→ Supertonic 3
│ ├─ 中文品質要好 →→→ MLX-Audio + Qwen3-TTS
│ └─ 多語混合 →→→ MLX-Audio + Higgs v3 / OmniVoice
│
├─ Voice agent（要串流、LLM token-by-token）
│ ├─ 英語 →→→ sherpa-onnx + Supertonic
│ ├─ 中文 →→→ sherpa-onnx + Kokoro zh
│ └─ ⚠️ 千萬別用 AVSpeechSynthesizer（不能串流）
│
├─ 家庭自動化、Home Assistant、樹莓派
│ └─→ Piper TTS（zh_CN / en_US-amy-medium）
│
└─ 要 voice cloning（3 秒樣本複製音色）
└─→ Qwen3-TTS via MLX-Audio（速度交換功能）
決策邏輯背後其實是兩條軸——「速度 vs 中文品質」跟「腳本場景 vs App 整合」。速度王是 ANE 跟 ONNX 兩條路線，中文品質王是阿里的 Qwen3-TTS（犧牲速度換來的），其餘工具都是在這兩端之間取捨。
一個你可能踩到的坑：runtime 換錯，速度差 10 倍
研究這個主題最讓我訝異的不是哪隻最快，而是同一個模型用不同 runtime，速度可以差到一個數量級。
以 Kokoro-82M 為例，同樣是 Mac Studio（64GB）、同樣的 voice af_heart、同樣的 30 秒測試文本：
| Runtime | 完成時間 | 相對速度 |
|---|---|---|
| CoreML (ANE) | 379 ms | 1.0× baseline（最快） |
| MLX (Metal GPU) | 763 ms | 2× 慢 |
| PyTorch MPS (GPU) | 700~1300 ms | 1.8~3.4× 慢 |
| PyTorch CPU | 1300~2800 ms | 3.5~7.3× 慢 |
我看過太多人在 Reddit / HN 抱怨「Kokoro 在我的 Mac 上跑超慢」，結果一問，全部都是 PyTorch CPU 或 PyTorch MPS——這就像買了 Ferrari 用一檔開上高速公路。如果你的工作流會頻繁呼叫 TTS，花一個下午把 runtime 換到 CoreML 或 MLX，效能直接翻 2~7 倍。
決策原則記一下：
- 要 絕對最快 → CoreML（限 Apple Silicon）
- 要 跨平台 + 多模型 → MLX-Audio（限 Apple Silicon，但模型多）
- 要 跨平台 + 跨硬體 → ONNX Runtime（CPU / WebGPU / iOS / Android 都通）
- 要 完整生態、不挑硬體 → PyTorch（最慢但相容性最好）
寫 demo 用 PyTorch 沒問題，但要 ship 進產品請務必把模型轉成對應加速 runtime——這件事的 ROI 高到你不做白不做。
結語：本機 TTS 的世代交替
研究這個主題之前，我的預設是「本機 TTS 撐不住 production，雲端 API 還是必要」。研究完之後我整個立場反轉——M2 Air 上把 LLM token-by-token 接 sherpa-onnx 的 sentence-level Supertonic，中間用 VAD 切句、TTS 串流播放，整套 pipeline end-to-end 對話延遲打到 500 ms 以下完全有可能。這已經接近人類對話的自然節奏，雲端 API 加網路 round-trip 反而追不上。
中文場景目前是兩條路：要速度選 kokoro-coreml，要品質選 MLX-Audio + Qwen3-TTS。Supertonic 雖然數字嚇人但沒中文，官方 31 種語言列表 跳過 zh 我猜是訓練資料授權問題，期待下半年補上。
如果你還沒在自己的 Mac 上跑過任何一個本機 TTS，今天就去 clone 一個跑跑看。最低成本：開 terminal 打 say -v Mei-Jia "你好"，五秒鐘體驗 macOS 內建語音的進化。進階：pip install supertonic 跑英語、pip install mlx-audio 跑 Qwen3-TTS 中文。最進階：拉 mattmireles/kokoro-coreml 進 Xcode 專案，把 voice agent 的 first-byte 延遲打到 50ms 以下。
雲端 TTS 不會死，但本機 TTS 在 2026 年已經不是「能用就好」的妥協選項——它是「比雲端更快、更便宜、更隱私」的明顯贏家。差別只是你願不願意花一個下午把 runtime 換對。
延伸閱讀
- mattmireles/kokoro-coreml — GitHub — kokoro-coreml 原始 repo、實測腳本、跨 Mac 對照矩陣
- Supertonic 3 — GitHub — Supertonic 官方 repo、模型下載、demo
- MLX-Audio — GitHub — Apple Silicon 上的 TTS / STT / STS 全套生態
- Soniqo Apple Silicon Speech Benchmarks — TTS / ASR / VAD 在 M-Mac 完整 RTF 對照
- Kokoro vs Supertonic 3 同機實測 — heyneo — 6 種文本長度的 wall-clock 比較（AMD EPYC 環境，作為 x86 對照組）
- Piper TTS Setup 2026 — Local AI Master — Piper 安裝、RTF、授權變更說明
- Qwen3-TTS with MLX-Audio on macOS — myByways — ePub → audiobook 完整腳本範例
- AVSpeechSynthesizer iOS Streaming Tutorial — Picovoice — 為什麼內建 API 不適合 voice agent
- csukuangfj2/sherpa-onnx-supertonic — HuggingFace — Supertonic vs Kokoro / NeuTTS / API 完整數據表
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