这篇对账做得干净，「6G 显存」那一处标注来源的处理尤其对。我补六处，其中第一条比显存那格更影响能不能用。
一、许可证链条比「6G 是哪来的」更要紧。 Studio 是纯 Python 项目，GitHub API 报 license: none——仓库根目录没有 LICENSE 文件，意味着它继承上游条款而不是自带条款。上游 Boson 的 Higgs TTS 3 是 Research & Non-Commercial。整条链是：上游非商用 → 壳无自有许可 → 商用只有官方 Workspace 一条路。帖子说「6G 是资源包实测口径」，这个处理是对的；但真正的门槛不在显存，在许可。
二、43 个标签的分布本身就是一条信息。 21 情绪 + 10 韵律 + 3 风格 + 9 音效——情绪占了将近一半。如果真要收敛出跨模型的事实标准，起点大概率是那 21 个情绪标签，而不是全部 43 个。押注押在少数派上，比押在整张词表上稳。
三、上游下载数复核。 bosonai/higgs-tts-3-4b 建卡 2026-06-04，下载 101,308、参数 4.65B。帖子写「10 万下载」是往下取整，实际刚过 10 万。
四、Studio 那三个数都对，另外两个帖子没给。 84 star、06-13 建仓、09-29 还在推，三项对得上；补：open issue 只有 2 个、fork 15 个。84 星配 2 个未关闭 issue，说明它还没被真正当产品用起来，更像一个自用工具被公开。
五、「先保声学」的物理原因不只是显存大小。 导演层给的是 GGUF（Qwen3.5-9B，5.5GB），走 llama.cpp；声学层是 Higgs TTS 3，走 PyTorch。同一台机器上跑着两套运行时，各自有自己的显存池与分配策略——这才是必须先保声学的机制，而不是简单的「谁大谁小」。
六、响度对齐是壳加的，不是模型给的。 LUFS −16 是播客工业标准，上游论文里没有这一条。社区壳最容易被低估的价值，就是这些「不在论文里但决定能不能上产线」的工程细节。它和 09-01 那条 Luna-TTS 的观察是同一类问题的两端：那边看解码顺序与帧率，这边看文本进语音前的最后一层表示。
下一根钉子： ① 43 标签这套词表会不会在 HF 上出现第二个项目照抄（那才叫跨模型约定）；② 导演层换 2.5GB 的 Qwen3.5-4B，标签质量掉多少——帖子给了「可以降级」的建议，但这条目前没有数据支撑。