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Lyria Realtime
BeliebtheitPlatz 591 von 876
19von 100wie im Vormonat
Zusammenfassung
Lyria Realtime ist Googles experimentelles Modell für Musik, während sich die kreativen Steuerdaten verändern. Es nimmt gewichtete Text-Prompts und laufende Steuerparameter an und streamt daraus Musik-Audio in Echtzeit. Der Katalog betont hohe Klangtreue und granulare kreative Kontrolle. Lyria Realtime streamt veränderte Musik, während Steuerdaten eintreffen, und erzeugt damit keinen fertigen Hintergrundtrack aus einem einzigen Prompt.
Lyria 3.5 erzeugt komplette Songs, Lyria 3 Clip kurze Clips. Lyria Realtime verändert die Musik dagegen, während die Steuerdaten eintreffen, und bleibt damit funktional von beiden Batch-Varianten getrennt.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 9 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
MazzikaAI system-level Bayati grounding: voiced-frame off-grid share (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 22.4
- Bewertung
- 22.4
- Messgröße
- Share of pYIN predominant-F0 voiced frames at least 35 cents from the nearest 12-tone equal-tempered semitone; targeted Arabic maqam bayati output, not a general quality metric
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1 (2026-08-11), Section 6.4, Figure 6
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Mehr ist besser
- Untere Konfidenzgrenze
- 21.7
- Obere Konfidenzgrenze
- 23.2
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI, arXiv:2608.10360v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Systemmessung mit MazzikaAI und dem exakten Google-Gemini-API-Endpunkt models/lyria-realtime-exp; arabischer Maqam Bayati. Bedingung A verwendet die ausdrückliche Maqam-Erdung im Prompt. Drei Replay-Arme mit identischer aufgezeichneter Performance aus der primären Sitzung, etwa 18 Minuten generierte Musik und 553 Melodie-Chunks. Gemessen wird die Ausgabe des Systems samt Prompt-Steuerung, nicht das isolierte Basismodell.
- Einordnung
- Dies ist ein Ergebnis des Gesamtsystems, kein unprompteter oder allgemeiner Lyria-Qualitätsscore: MazzikaAI steuert den exakten Endpunkt models/lyria-realtime-exp mit ausdrücklichen Prompts für den arabischen Maqam Bayati. Ein höherer Anteil außerhalb des gleichstufigen Tonsystems liegender stimmhafter Frames ist nur für dieses mikrotonale Ziel positiv, nicht als allgemeiner Qualitätsscore. Als Replay-Eingabe dient die aufgezeichnete Performance eines Paper-Autors. Die qualitative Rückmeldung von zwei Musikexperten ist keine größere kontrollierte Hörstudie. Frame-Nenner und Methode des 95-%-Intervalls sind nicht angegeben. Es werden keine Werte von Lyria 3 oder Lyria 3 Pro verwendet.
MazzikaAI system-level Bayati grounding: voiced-frame off-grid share (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 14.9
- Bewertung
- 14.9
- Messgröße
- Share of pYIN predominant-F0 voiced frames at least 35 cents from the nearest 12-tone equal-tempered semitone; matched-prompt ablation for Arabic maqam bayati
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1 (2026-08-11), Section 6.4, Figure 6
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Mehr ist besser
- Untere Konfidenzgrenze
- 14
- Obere Konfidenzgrenze
- 15.7
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI, arXiv:2608.10360v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Systemmessung mit MazzikaAI und dem exakten Google-Gemini-API-Endpunkt models/lyria-realtime-exp; arabischer Maqam Bayati. Die passende Ablation B ersetzt die Maqam-Erdung durch eine gleich lange allgemeine westliche Skalenformulierung. Drei Replay-Arme mit identischer aufgezeichneter Performance aus der primären Sitzung, etwa 18 Minuten generierte Musik und 521 Melodie-Chunks. Gemessen wird die Ausgabe des Systems samt Prompt-Steuerung, nicht das isolierte Basismodell.
- Einordnung
- Dies ist ein Ergebnis des Gesamtsystems, kein unprompteter oder allgemeiner Lyria-Qualitätsscore: MazzikaAI steuert den exakten Endpunkt models/lyria-realtime-exp. Bedingung B ersetzt die Bayati-Erdung durch eine gleich lange allgemeine westliche Skalenformulierung. Ein höherer Anteil stimmhafter Frames außerhalb des gleichstufigen Tonsystems ist nur für dieses mikrotonale Ziel positiv. Als Replay-Eingabe dient die aufgezeichnete Performance eines Paper-Autors; die Rückmeldung von zwei Musikexperten ist keine größere kontrollierte Hörstudie. Frame-Nenner und Methode des 95-%-Intervalls sind nicht angegeben. Es werden keine Werte von Lyria 3 oder Lyria 3 Pro verwendet.
MazzikaAI system-level Bayati grounding: half-flat second-degree frame share (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 59.4
- Bewertung
- 59.4
- Messgröße
- Share of pYIN predominant-F0 frames in the 125-175 cent E-koron half-flat band when melody visits the second-degree region above D
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1 (2026-08-11), Section 6.4, Figure 6
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 650
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI, arXiv:2608.10360v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Systemmessung mit MazzikaAI und dem exakten Google-Gemini-API-Endpunkt models/lyria-realtime-exp; arabischer Maqam Bayati. Bedingung A verwendet die ausdrückliche Maqam-Erdung im Prompt. Drei Replay-Arme mit identischer aufgezeichneter Performance aus der primären Sitzung, etwa 18 Minuten generierte Musik und 553 Melodie-Chunks. Das angegebene N umfasst die 650 pYIN-Frames im Nenner des Bereichs um die zweite Stufe für diese Bedingung. Gemessen wird die Ausgabe des Systems samt Prompt-Steuerung, nicht das isolierte Basismodell.
- Einordnung
- Dies ist ein promptabhängiger mikrotonaler Ausgabewert des Gesamtsystems, kein allgemeiner Musikqualitätsscore und kein isolierter Modellwert. Laut Quelle zeigte die aggregierte CQT-Energie der zweiten Stufe keinen konzentrierten Gipfel bei 150 Cent; die Energie verteilte sich in beiden Bedingungen nahezu gleichmäßig auf E♭, E-Halbton und E. Das Prompt erhöhte die gemessene Häufigkeit der Halbtonband-Frames in der Melodielinie, erreichte aber keine stabile Stimmungskontrolle. Eine aufgezeichnete Performance eines Autors und drei stochastische Replay-Arme begrenzen die Übertragbarkeit. Es werden keine Werte von Lyria 3 oder Lyria 3 Pro verwendet.
MazzikaAI system-level Bayati grounding: half-flat second-degree frame share (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 24.1
- Bewertung
- 24.1
- Messgröße
- Share of pYIN predominant-F0 frames in the 125-175 cent E-koron half-flat band when melody visits the second-degree region above D; matched-prompt ablation
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1 (2026-08-11), Section 6.4, Figure 6
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 1530
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI, arXiv:2608.10360v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Systemmessung mit MazzikaAI und dem exakten Google-Gemini-API-Endpunkt models/lyria-realtime-exp; arabischer Maqam Bayati. Die passende Ablation B ersetzt die Maqam-Erdung durch eine gleich lange allgemeine westliche Skalenformulierung. Drei Replay-Arme mit identischer aufgezeichneter Performance aus der primären Sitzung, etwa 18 Minuten generierte Musik und 521 Melodie-Chunks. Das angegebene N umfasst die 1.530 pYIN-Frames im Nenner des Bereichs um die zweite Stufe für diese Bedingung. Gemessen wird die Ausgabe des Systems samt Prompt-Steuerung, nicht das isolierte Basismodell.
- Einordnung
- Dies ist ein promptabhängiger mikrotonaler Ausgabewert des Gesamtsystems, kein allgemeiner Musikqualitätsscore und kein isolierter Modellwert. Bedingung B ersetzt die Bayati-Erdung durch eine gleich lange allgemeine westliche Skalenformulierung. Laut Quelle zeigte die aggregierte CQT-Energie der zweiten Stufe keinen konzentrierten Gipfel bei 150 Cent und verteilte sich in beiden Bedingungen nahezu gleichmäßig auf E♭, E-Halbton und E. Eine aufgezeichnete Performance eines Autors und drei stochastische Replay-Arme begrenzen die Übertragbarkeit. Es werden keine Werte von Lyria 3 oder Lyria 3 Pro verwendet.
MazzikaAI system-level Bayati grounding: tonic-D CQT energy share (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.14
- Bewertung
- 0.14
- Messgröße
- Pooled constant-Q energy share assigned to the tonic D pitch class across three replay arms
- Einheit
- ratio
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1 (2026-08-11), Section 6.4, Figure 6
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI, arXiv:2608.10360v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Systemmessung mit MazzikaAI und dem exakten Google-Gemini-API-Endpunkt models/lyria-realtime-exp; arabischer Maqam Bayati. Bedingung A verwendet die ausdrückliche Maqam-Erdung im Prompt. CQT-Energieprofil mit 10-Cent-Auflösung, gepoolt über drei Replay-Arme mit identischer aufgezeichneter Performance aus der primären Sitzung. Gemessen wird die Ausgabe des Systems samt Prompt-Steuerung, nicht das isolierte Basismodell.
- Einordnung
- Dies ist ein enger Messwert für die tonale Erdung des Gesamtsystems, kein allgemeiner Musikqualitätsscore. Der gepoolte Wert verdeckt eine erhebliche stochastische Streuung: In einem der drei geerdeten Replay-Arme war D nicht verankert und lag nur auf Rang sechs. Ein höherer D-Anteil ist nur für dieses konkrete Ziel der Erdung auf D tendenziell günstig. Als Replay-Eingabe dient die aufgezeichnete Performance eines Paper-Autors; es handelt sich nicht um einen größeren kontrollierten Hörtest. Es werden keine Werte von Lyria 3 oder Lyria 3 Pro verwendet.
MazzikaAI system-level Bayati grounding: tonic-D CQT energy share (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0.094
- Bewertung
- 0.094
- Messgröße
- Pooled constant-Q energy share assigned to the tonic D pitch class across three replay arms
- Einheit
- ratio
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1 (2026-08-11), Section 6.4, Figure 6
- Kategorie
- audio
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI, arXiv:2608.10360v1
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Systemmessung mit MazzikaAI und dem exakten Google-Gemini-API-Endpunkt models/lyria-realtime-exp; arabischer Maqam Bayati. Die passende Ablation B ersetzt die Maqam-Erdung durch eine gleich lange allgemeine westliche Skalenformulierung. CQT-Energieprofil mit 10-Cent-Auflösung, gepoolt über drei Replay-Arme mit identischer aufgezeichneter Performance aus der primären Sitzung. Gemessen wird die Ausgabe des Systems samt Prompt-Steuerung, nicht das isolierte Basismodell.
- Einordnung
- Dies ist ein enger Messwert für die tonale Erdung des Gesamtsystems, kein allgemeiner Musikqualitätsscore. Bedingung B ersetzt die Bayati-Erdung durch eine gleich lange allgemeine westliche Skalenformulierung. Der gepoolte D-Anteil beträgt 0,094 und liegt auf Rang vier; in keinem der drei Ablationsarme liegt D auf Rang eins. Als Replay-Eingabe dient die aufgezeichnete Performance eines Paper-Autors; es handelt sich nicht um einen größeren kontrollierten Hörtest. Es werden keine Werte von Lyria 3 oder Lyria 3 Pro verwendet.
MazzikaAI note-triggered keypress-to-audible latency, median (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 263
- Bewertung
- 263
- Messgröße
- Direct end-to-end system latency from causal key press to first new-prompt chunk scheduled as audible, median
- Einheit
- ms
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1, 2026-08-11, section 6.1, Table 5
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 98
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI evaluation authors
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Live-Browser-/FastAPI-System von MazzikaAI mit dem exakten Google-Gemini-API-Endpunkt models/lyria-realtime-exp. Primäre Blues-Sitzung mit 8,5 Minuten, 1.516 Notenereignissen und beiden aktiven Engines. Direkt gemessene notengetriggerte Neu-Prompts: Median 263 ms, p95 818 ms, p99 945 ms, n=98 Latenzereignisse. Dies ist N von Systemereignissen, nicht N von Modell-Testfällen.
- Einordnung
- Systemlatenz, keine isolierte Modell-Inferenzzeit. Die Messung umfasst Steuerung, API, Transport und clientseitige Einplanung. Die Arbeit beschreibt eine primäre Sitzung und nennt weder Checkpoint-Revision noch Konfidenzintervall.
MazzikaAI melody prompt-push-to-next-chunk latency, median (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 150
- Bewertung
- 150
- Messgröße
- Latency from melody prompt push to arrival of the next chunk, median
- Einheit
- ms
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1, 2026-08-11, section 6.1, Table 5
- Richtung
- Weniger ist besser
- Stichprobe
- 140
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI evaluation authors
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Live-Browser-/FastAPI-System von MazzikaAI mit models/lyria-realtime-exp. Primäre Blues-Sitzung mit 8,5 Minuten. Die Zeile zur Melodie-Übertragung bis zum nächsten Chunk nennt Median 150 ms, p95 1.070 ms, p99 1.799 ms, n=140 Latenzereignisse. Dies ist N von Systemereignissen, nicht N von Modell-Testfällen.
- Einordnung
- Systemmessung am Endpunkt, keine isolierte Modell-Inferenzzeit. Der erste Chunk nach dem Prompt-Aufruf ist nur eine Untergrenze dafür, wann promptbeeinflusstes Audio eintrifft, weil der Chunk-Inhalt nicht auf Prompt-Zuordnung analysiert wurde. Checkpoint-Revision und Konfidenzintervall fehlen.
MazzikaAI steady-state melody chunk inter-arrival, median (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 1999
- Bewertung
- 1999
- Messgröße
- Server-side inter-arrival time between consecutive melody chunk emission records, median
- Einheit
- ms
- Benchmark-Version
- arXiv:2608.10360v1, 2026-08-11, section 6.1, Figure 4 and Table 5
- Richtung
- Keine Richtung veröffentlicht
- Stichprobe
- 142
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MazzikaAI evaluation authors
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-24
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. MazzikaAI-System mit models/lyria-realtime-exp; Melodie-Chunks sind 2,0 Sekunden lang. In der primären Sitzung von 8,5 Minuten beträgt der Median des Chunk-Abstands 1.999 ms, p95 2.978 ms und p99 3.459 ms, n=142 von 146 Abständen. Vier Abstände ab fünf Sekunden über Pausen oder Neustarts wurden ausgeschlossen. Dies ist N von Systemereignissen, nicht N von Modell-Testfällen.
- Einordnung
- Systemweite serverseitige Chunk-Frequenz, keine allgemeine Geschwindigkeitsgarantie des Modells. Vier von 146 Melodie-Abständen ab fünf Sekunden wurden ausgeschlossen, weil sie Pausen oder Stream-Neustarts umfassten. Konfidenzintervall und Checkpoint-Revision fehlen.
Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 83 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 6. November 2026
Lyria RealtimeIndex-Echo-S2TT-2B 26Index-Echo-S2TT-9B 24Eleven Flash v2.5 22Voxtral Mini Transcribe Realtime 18
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
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Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Ja. Google nennt SynthID für mit Lyria erzeugtes oder veröffentlichtes Audio und führt Lyria Realtime als Modell der Familie.
- Quelle 1: KI-WasserzeichenQuelle 2: KI-Wasserzeichen
- Kennzeichnung geprüft am
- 05.11.2026
- Quelle 1: Kennzeichnung geprüft amQuelle 2: Kennzeichnung geprüft am
Lizenz und Zugang
API
Weitere Angaben
Quellen und Datenstand
Alle 13 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 6 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Ungeklärt | quality-benchmarks Hinweis Die MazzikaAI-Arbeit berichtet sechs gezielte Bayati-Messungen aus einem System mit Prompt und Controller, das die exakte Route lyria-realtime-exp steuert. Die Zeilen erfassen die Tonhöhenbindung stimmhafter Frames, den Anteil von Frames im Halbtonband und die gepoolte Energie des Grundtons D, jeweils auch im Vergleich mit angepassten Prompts. Das sind Replay-Messungen eines Systems samt Controller auf Basis einer aufgezeichneten Darbietung, keine isolierten Lyria-Scores und keine allgemeine Musikqualitätsmessung. Die veröffentlichten Frame-Nenner und Konfidenzintervalle sind auf einzelne Zeilen begrenzt. Eine breite Audioqualität belegt die Arbeit nicht. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | quality-benchmarks Hinweis In den geprüften offiziellen Dokumenten und aktuellen unabhängigen Musikranglisten wurde kein exakter numerischer Qualitätsscore für lyria-realtime-exp gefunden. Die numerischen Ergebnisse in Tabelle 1 der DeepMind-Arbeit gelten ausdrücklich für Magenta RealTime, ein anderes Modell, und werden daher nicht übertragen. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | quality-benchmarks Hinweis Für Lyria Realtime Experimental wurde kein exakter unabhängiger Qualitätsscore gefunden. Die offizielle Seite nennt eine maximale Steuerungslatenz von zwei Sekunden, aber keinen Musikqualitätsscore. Ergebnisse für fertige Lyria-Titel sind nicht auf das Echtzeitmodell übertragbar. |
| Nicht veröffentlicht | quality-benchmarks Hinweis Die exakte Google-API-Modellseite veröffentlicht keinen gemessenen Qualitätsscore, keine Evaluationskohorte und keinen Ergebnisnenner. Modellfähigkeiten und technische Audiospezifikationen sind keine Benchmarkresultate. |
| Weitere Quelle | Google Gemini API model catalog (abgerufen 22. September 2026) · Google Gemini API model catalog · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | MazzikaAI, arXiv:2608.10360v1 (abgerufen 17. Oktober 2026; 24. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026; 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Google DeepMind SynthID (abgerufen 5. November 2026) |
| Weitere Quelle | Google DeepMind Lyria (abgerufen 5. November 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |